菜鸟教程java 新人想学编程，如何入门？
新人想学编程，如何入门？
机器学习需要哪些数学基础？
主要是线性代数和概率论。
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。所以也需要多元微积分。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。
学习算法前需要先了解哪些知识？
首先，数学基础是学习算法的前提。在计算机领域，算法是解决问题的根本途径。计算机问题归根结底是算法问题，也可以说是数学问题。为了系统地学习算法，我们需要了解高等数学、线性代数、概率论和离散数学。这些课程是学习算法的基础。
如果您是算法实现工程师，那么您可以胜任基本的数学知识。在工作中学习相关内容也是可以的。但是对于算法设计者来说，你必须有一个坚实的数学基础。算法实现工程师的任务是通过特定的编程语言（如R语言或Python语言）来实现算法。目前，Python语言的应用越来越趋向于追赶R，现在很多开发团队都要求算法设计者同时具备算法实现的能力，因此算法设计者学习Python语言是非常必要的。
算法设计者的工作比较困难，需要很多经验。算法设计者应将算法设计与具体场景相结合，不同的场景需要使用不同的算法。另外，算法的设计往往基于成熟的算法。例如，在机器学习领域，比较常见的经典算法有决策树、朴素贝叶斯、Apriori算法、KNN算法、logistic回归算法等。算法设计是一个复杂的过程，需要大量的数据进行验证，而且往往耗时。
所以，对于算法设计者来说，首先要掌握常规算法（经典算法），然后经过大量的场景验证，在此基础上，做一些新的设计，或者结合使用，这是算法设计者的工作路线。算法设计者不是算法的应用，算法的应用并不复杂，复杂的是从场景、数据处理等因素来设计算法。因此，算法工程师往往需要时间来锤炼。
自学编程要从哪里开始学，然后有什么自学网站比较好？
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菜鸟编程
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