python编程行列式 pandas和numpy的区别？
pandas和numpy的区别？
pandas释义：
n.[脊椎]熊猫（panda复数形式）
例句：
Pandaswereanendangeredspecies.
大熊猫是一种濒危物种。
词组：
giantpanda[动]大熊猫；大猫熊
视频：
场景会话
numpy释义：
的一种开源的数值计算储存（NumericalPython，NumPy）
例句：
sometimes,intoNumPyanarrayisgenerallyamatrix.
但是在NumPy中，array代表上帝的是行列式。
机器学习需要哪些数学基础？
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最重要的三门的数学基础了。下面我来共有只能证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、泰勒发起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是需要求偏导、优化软件目标在用的牛顿迭代方法、带约束优化系统问题的SVM不需要会用到拉格朗日乘数法等等，另外其它高等数学的知识点在机器学习中都都有吧体现出来。
二.线性代数推荐系统在用的SVD分解、张量分解、非负矩阵分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩阵运算。下面我贴再看看之后我用矩阵求导解最小二乘问题的公式推导过程，可以体会到一下线性代数的重要程度。
最小二乘的解，这个可以按照梯度下降迭代或牛顿迭代方法求大神解答，但也是可以设计和实现矩阵求导来换算，它的计算极其简洁高效稳定，不需要大量迭代，要解一个正规方程组。
总之，线性代数对于机器学习来说比高数还最重要。
三.概率论与数理统计概率论与数理统计就得更最重要了，比如说素朴贝叶斯分类和概率图模型应用的贝叶斯公式，高斯过程、的最熵模型，样本采集方法，NLP领域的大部分算法都与概率论查找，像基于条件LDA的主题模型、基于条件CRF的序列上标模型、分词系统等等。
所以要搞机器学习，高等数学、线性代数和概率论与数理统计都是不可缺的数学基础。
未来想从事人工智能方面的工作，一定要专研Python吗？
假如你想畜牧兽医相关专业人工智能方面的工作，尤其是无人驾驶单单学会什么python和c语言可是不够的，你要许多的把数学把英语学好，高中数学线性代数。概率论也有信号与系统数字信号处理，数字视频处理，数字音频处理等等现的课程才有可能哦
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