java迭代器 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。

大数据培训的内容是什么，有哪些方式？

随着近年来互联网的快速发展，大数据页面被越来越多的人所熟知，无论是行业内还是行业外都加入了这个行业！于是，很多培训机构也纷纷崛起，开设相关培训课程！作为未来非常有前途的产业。成为一名大数据工程师，无疑是为了迎接一个充满希望的职业。大数据工程师应该学习什么。

其实，说到大数据的主要学习技术，最直接的是从工作需求出发，但也会有弊端，即学习不会很全面。

看看各大招聘网站、bat等大工厂，不同的企业要求员工有不同的工作技能，通过本文我们做一个简单的分析和总结，可以供大家参考。

事实上，随着社会的进步和互联网的发展，大数据培训的模式有很多种，一般分为视频学习、在线直播学习、线下教学学习和双重学习模式。你可以根据自己的情况选择自己的大数据培训模式。

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