numpy统计函数怎么写 关于人工智能学习路线图，有哪些？
关于人工智能学习路线图，有哪些？
它分为以下几个部分:
1.人工智能的现状
第一章人工智能来了
2.人工智能的发展
有几个非常好的图片，一个是Gartn
学大数据需要有基础吗？
学习大数据自然需要基础，而且相对于普通程序员，大数据的门槛略高。
大数据之所以叫大数据，自然是因为它的数据量巨大，数据模型复杂。所以学习大数据至少需要两个基础，一个是编程基础，一个是数学和算法基础。
让 让我们谈谈编程的基础。目前大数据的主流语言有两种。一个是Java。Java作为目前最流行的编程语言，可以说是用途相当广泛，各种领域基本上都有Java的影子。Hadoop作为一种基于Java设计的大数据框架，也有着广泛的应用。
另一个是Python，后起之秀，是在大数据和AI时代发展起来的，这两年非常火。
那么，只有学好这些语言，熟悉相应的大数据框架，才能在这个行业有一个基本的定位。否则，你不 连大数据实施的基础知识都没有，那么大数据呢？
那么，比编程能力更重要的是，在数学大数据的处理中，设计了大量与数学相关的知识。没有数学基础，基本只是看到数字如海，然后你就可以 不要开始。
要做好大数据，我们至少需要这些数学基础:
概率论与数理性统计
在数据建模和数据挖掘中，我们会用到很多与概率和数理统计相关的知识点，比如随机变量及其分布、方差分析和回归分析、贝叶斯理论等等。
没有这些理论的支撑，我们在建模和挖掘的过程中可能会出现较大的偏差或者效率较低。
线性代数
在大数据的应用场景中，我们会把分析对象抽象成一个矩阵，矩阵会有转置、向量等公式应用到我们的实际场景中。奇异值分解、主成分分析、NMF、MF等。都是在大数据分析中广泛应用的，所以学好线性代数意义重大。
当然理工科专业，大学基本都会学线性代数，你在大学学这些知识就够了。
这部分数学知识也与大数据技术的发展密切相关。矩阵、转置、秩块矩阵、向量、正交矩阵、向量空间、特征值和特征向量也是大数据建模和分析中常用的技术手段。
离散数学
离散数学是计算机科学的重要基础，重要性自然不言而喻。大数据也是计算机科学不可回避的范畴，自然是必须学好的学科。
看完之后，你觉得是 "简单 "，好吧，那你可以选择好好学习，天天向上。
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