python中list的用法 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。

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1. 首先，参加游戏课程可以增加你的智力。参加俱乐部娱乐，体育俱乐部可以踢足球。

2. 音乐俱乐部可以弹钢琴，游泳俱乐部可以打排球，武术俱乐部可以和别人打架。你也可以买东西来增加食欲。但是记住，你长得越胖，跑得越慢，僵尸追你的速度就越快。你也可以给别人拍照。当你给它们拍照时，它们会静止不动。

4. 衣服：第一种衣服是2号女孩，然后穿上粉红色的泳衣。你一出来，就可以在附近的衣柜里换衣服。第二种衣服在换装栏穿长裙可以得到三种衣服。

5. 第三种衣服是先穿上校服，然后在旁边的衣柜里换衣服，再到卫生间洗个澡拿鬼衣服。

IT技术包括哪些呢？初学者该怎么去学习呢？

作为一名IT行业从业者和教育工作者，让我来回答这个问题。

首先，it技术已经形成了一个庞大的技术体系，涉及计算机硬件研发、软件编程、网络通信、大数据、嵌入式、人工智能等诸多领域，it技术本身的迭代速度也比较快，所以对于初学者来说，要学习it技术，应该有一个系统的计划。

初学者要想学习it技术，首先要考虑自己的知识结构、能力特点和兴趣爱好。如果条件允许，选择计算机职业教育是个不错的选择。对于基础知识扎实的毕业生来说，如果将来想从事IT行业，选择研究生教育也是一条很好的学习途径。

对于一些想通过自学学习it技术的人来说，他们可以从编程语言开始。学习程序设计语言有三个好处：一是程序设计语言相对容易学，容易上手；二是程序设计语言的实验环境简单，只要有一台电脑就够了；三是程序设计技术是打开IT技术的大门。编程语言是未来大数据、物联网或人工智能发展的重要基础。

在开始学习编程语言时，尽量选择一种全场景编程语言，如Java、Python和C#，这是一种流行的全场景编程语言。从学习难度和未来发展前景来看，学习python是一个不错的选择。一方面，Python相对简单易学，大多数人可以通过自学掌握。另一方面，python在未来大数据和人工智能领域有着广阔的应用空间。

最后，初学者在学习it技术的过程中，一定要注意多做实验，实验是学习it技术的唯一捷径。

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1. 首先，我们在app store中搜索Huji，并将Huji摄像头下载到手机上，如图所示。

2. 打开胡集相机后，相机界面右上角有一个小取景器框，所以我们看不清照片。让我们单击页面右下角的lab图标，如图所示。

3. 打开lab页面后，单击顶部的三个水平按钮打开setup页面，如图所示。

4. 这样，我们就进入了设置界面。在设置界面的中间，我们可以看到“取景器触摸屏模式”。我们点击打开它。

5. 打开后，返回照片界面，如图所示，点击取景器框，全屏打开照片页面。

6. 如图所示，我们已经成功开启了Huji相机的全屏模式。点击左下角的图标拍照。

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