電腦科學、人工智慧和資料科學已經成為現如今社會技術發展的主要動力。數學又是現代科學的基石，幾乎所有現代科學都與數學密不可分，尤其是資料科學與機器學習。
要想成為機器學習演算法工程師，必須具備一定的數學知識。眾所周知，機器學習是計算機技術，但它的底層是數學。更何況，機器學習最不友好的部分不是程式設計，而是背後的數學原理，以及如何使用它來解決問題。
為什麼要強調數學？
毫無疑問機器學習中數學是重要的，例如你需要：
選擇合適的演算法，包括考慮精度、訓練時間、模型的複雜性、引數和數量特徵；
選擇引數設定和驗證策略；
通過了解偏差方差權衡來識別擬合不足與過度擬合；
估計正確的置信區間和不確定性。
機器學習 數學 機器學習涉及的數學知識
簡單總結 機器學習涉及的數學知識有 線性代數，概率論和統計學，多變數微積分，演算法和複雜優化，以及其他等。原文 在過去幾個月裡，有幾個人聯絡過我，說他們渴望進軍資料科學領域，使用機器學習 ml 技術探索統計規律，並打造資料驅動的完美產品。但是，據我觀察，一些人缺乏必要的數學直覺和框架，無法獲得有用的...
應用數學與機器學習基礎
線性代數的知識 1 標量 令x屬於 r 表示一條線的斜率，小寫斜體表示，會表明他屬於是哪種型別 2 向量 s 指定x1，x3 和x6,表示為xs，x s 表示x 中除x1，x3，x6 外所有元素構成的向量。3 矩陣 矩陣值表示式的索引 f a i j 表示函式f 作用在a 上輸出的矩陣的第i 行第j...
機器學習概念與數學基礎
一.什麼是機器學習 概率模型 神經網路 都是為了擬合輸入與輸出之間的關係 all models are wrong,but some are useful.george e.p.box 二.機器學習的應用 人工智慧 智慧型系統 計算神經學 機器學習等都是人工智慧的分支 模式識別 訊號 影象 聲音等找...