梯度下降算法过程详细解读 机器学习算法工程师面试需要做那些准备？
机器学习算法工程师面试需要做那些准备？
1. 工业中的大型模型基本上都是logistic区域和线性区域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推导对于理解LR是如何并行的是非常重要的
2。其次，常用的机器学习算法，如SVM、gbdt、KNN等，应该了解其原理，能够在压力下快速响应。算法的优缺点和适应场景应基本清晰
3基本算法数据结构应熟练，链表二叉树，快速行合并，动态返回等
主要有线性代数和概率论。
现在最流行的机器学习模型，神经网络基本上有很多向量、矩阵、张量。从激活函数到损失函数，从反向传播到梯度下降，都是对这些向量、矩阵和张量的运算和操作。
其他“传统”机器学习算法也使用大量线性代数。例如，线性回归与线性代数密切相关。
从线性代数的观点来看，主成分分析是对协方差矩阵进行对角化。
尤其是当你读论文或想更深入的时候，概率论的知识是非常有用的。
它包括边缘概率、链式规则、期望、贝叶斯推理、最大似然、最大后验概率、自信息、香农熵、KL散度等。
神经网络非常讲究“可微性”，因为可微模型可以用梯度下降法优化。梯度下降和导数是分不开的。所以多元微积分也需要。另外，由于机器学习是以统计方法为基础的，因此统计知识是必不可少的。但是，大多数理工科专业学生都应该学过这两部分内容，所以这可能不属于需要补充的内容。
机器学习需要哪些数学基础？
人工智能不容易学，而且很难学。
但是，如果您只使用一些现有的人工智能算法，就不会那么困难了。
先谈一下基本要求：
如果你具备以上四点，就可以顺利地进行人工智能的研究和学习。如果一开始没有找到研究方向，没有第四点也没关系。可以从算法学习的方向入手，然后找到获取数据的方向。
一般来说，人工智能虽然没有想象中那么神秘，但研究起来却不是那么简单。毕竟，它是一种从海量数据中寻找规则和问题解决模型的方法，涉及方方面面。没有坚强的毅力，就很难有大的发现。
如果你只是想在将来找到一份与人工智能相关的工作，你不必那么刻苦学习，只要把工具学好，把现有的算法学好就行了。
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