贝叶斯模型是什么 机器学习需要哪些数学基础？
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。
现在IT行业，哪个技术最吃香？
没有最受欢迎的行业，更不用说IT行业了。每个行业中最受欢迎的行业应该是各个行业的精英。你说的技术是指技术性的职位，对吧？如果我告诉你，我也是一名程序员，我的薪水可以低十倍。你认为程序开发不受欢迎吗？这取决于谁有技术，在哪里流行，在哪里有能力，在哪里流行。
让我给你一个真实的例子。我的两个同学热衷于程序开发。他们个性迥异。他们是大学里自学成才的编辑。其中一个不喜欢交流，整天看一些书。另一个很健谈，经常看到他向老师提问。毕业后，前者去网吧做网管，后者去帝京做手机游戏编辑。当时很受欢迎的哈维是他在大学里的强项。
在这期间我见过他们一次。网络管理员一个接一个地换了很多工作，但他和编辑相处得不太好。他觉得自己的生活很悲惨，但他仍在自学。后者一直在做手机游戏开发，他的工资在当时的同学中已经比较高了。
所以it行业，但是所有的技术，没有流行不流行，而是看你好不好。别人散，你专，别人专，你精，所以你在任何行业都很受欢迎。
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基本算法应熟练掌握数据结构、链表二叉树、快速行合并、动态返回等
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