python自动微分怎么用 scipy干啥的？
scipy干啥的？
SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。SciPy包涵的模块有最系统优化、线性代数、积分、插值、普通函数、飞快傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中具体用法的计算。Scipy包涵的功能：最优化、线性代数、积分、插值、拟合、普通函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等。
一个人能否同时精通数学、物理学、计算机、电子、力学（结构）、经济学和哲学（基础领域）以及小说和电影？
谢邀！
这样的人才有，但太少。一个人好象对他所学专业比较比较内行，对其他学科有不了解。人的时间和精力是有限的，要在五十岁前精通上列学科甚至是不可肯定的，即使是天才。智商高能力强的天才有，但很少。天才也建立在三分智力，七分刻苦上。也不知大家有何高见？
机器学习需要哪些数学基础？
相对于搞机器学习的同学来说，高等数学、线性代数和概率论与数理统计是最重要的三门的数学基础了。下面我来共有说明这三方面在机器学习中的作用
一.高等数学高等数学里面的微积分、牛顿迭代、拉格朗日乘数法、泰勒发动等等知识点在机器学习中都有应用到到。.例如在逻辑回归模型求梯度时候要求偏导、优化软件目标建议使用的牛顿迭代方法、带约束力优化系统问题的SVM要应用拉格朗日乘数法等等，还有一个其它高等数学的知识点在机器学习中或多或少都有吧体现出来。
二.线性代数推荐系统建议使用的SVD分解成、张量分解成、非负矩阵分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩阵运算。下面我贴帮一下忙以前我用矩阵求导解最小二乘问题的公式推导过程，可以亲身体会看看线性代数的重要程度。
最小二乘的解，这个可以实际梯度下降迭代或牛顿迭代方法求解释，但也这个可以基于条件矩阵求导来换算，它的计算越来越简约高效率，不是需要大量迭代，再解一个相对正规方程组。
当然，线性代数这对机器学习来说比高数还重要。
三.概率论与数理统计概率论与数理统计那你更最重要了，比如素朴贝叶斯分类和概率图模型会用到的贝叶斯公式，高斯过程、最大熵模型，样本采样方法，NLP领域的大部分算法都与概率论去相关，像实现LDA的主题模型、基于条件CRF的序列标注模型、分词系统等等。
因为要搞机器学习，高等数学、线性代数和概率论与数理统计全是不可缺的数学基础。
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