機器學習里，數學究竟有多重要？

打好基礎

做好應用

最近這幾天，有不少模友跟超模君交流，問說：如果學習機器學習、人工智慧用什麼軟體比較好？

不過從與模友的交流發現，很多模友把機器學習的核心放到了

，缺少獲取有用結果

。

事實上，目前針對機器學習的軟體十分容易獲取，例如

但機器學習是集合了統計學、概率論、計算機科學、數學演算法多等方面交叉研究，即便你對機器學習的應用爐火純青，但對這些技術沒有一個全面的數學理解，極有可能出現應用失誤：

機器人傷人事件，機器人失控。。。

那自然有模友會問：

超模君：對於入門學習的標準，可能每個人的認識都有所不同。

那超模君也說說機器學習入門應該需要知道

。

• 線性代數

線性代數是21世紀的數學！

在機器學習領域，線性代數無處不在。主成分分析（PCA）、奇異值分解（SVD）、特徵分解、LU分解、QR分解、對稱矩陣、正交化&標準正交化、矩陣運算、投射、特徵值&特徵向量、向量空間和規範等這些概念對理解機器學習的優化方法都是必須的。

另外還有一個很棒的點：目前在互聯網上具有大量的學習資料，所需的資料基本上都可以找到！

對於概率論與數理統計在機器學習領域重要性是不言而喻的。

機器學習的核心是通過大量的數據集進行長期訓練，最終形成具有複雜思考思維的機器，而這裡面自然不可拋棄

。

而這其中所涉及的辦法包括：合數學、概率規則&公理、貝葉斯定理、隨機變數、方差和均值、條件和聯合分別、標準分佈（伯努利、二項、多項、統一和高斯）、矩母函數、最大似然估計（MLE）、先驗和后驗、最大后驗估計（MAP）和採樣方法。

• 多元微積分

說到多元微積分，必要的概念包括微積分、偏導數、向量函數、方向梯度、Hessian、Jacobian、Laplacian和Lagragian分佈。

其實對初學者來說，你

再開始做機器學習。

最基本的需要懂得做簡單的數據分析，夯實好基礎，然後你可以在掌握更多技術和演算法的過程中繼續學習數學。

所以要學好機器學習

夯實好基礎

學點數學知識

掌握更多技術與演算法

。

。

。

3月14日

科學院計算機專家的鄒博士

將帶來全新升級的機器學習內容

知識、技術兩不誤

所以

這一次的分享絕不容錯過