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如何快速掌握机器学习中的数学知识?

转载 2019-03-27 16:41:37
标签: 机器学习

我们学习的诸多技术中都离不开数学知识,而机器学习中涉及到很多知识,其中最重要的就是数学知识。当然,很多人认为数学是比较难的知识,不过确实是这样的。现在有很多人都开始关注机器学习,而学习机器学习离不开数学内容,你是否开始纳闷,要如何快速地掌握机器学习的知识呢?下面我们就给大家解答一下这个问题。

快速掌握机器学习中的数学知识需要从三个方向进行,第一就是掌握核心概念,掌握核心概念。我们需要掌握核心概念,比如说在线性代数当中核心概念是什么?就是线性空间,向量矩阵以及对于向量矩阵的度量,包括范数、包括内积这些,这些就是它的核心概念。那么在概率统计当中,频率学派,还有贝叶斯学派,他们两者之间的区别是一个核心概念,同时呢,像期望方差这些指标,还有条件概率,这样的一些概念,条件概率联合概率这样一些概念也是核心概念。那么在最优化当中,这些算法,这个梯度下降法,或者牛顿法,这就是核心概念。

然后就是以点带面。具体就是在时间有限的情况下,我们一定要把有限的精力集中在重要的知识上。先把这些核心概念搞清楚,再通过这些核心的概念,来以点代面,从这些关键的问题去铺开,慢慢地去接触其他的问题。这样做有利于增加我们的数学知识储备。

最后就是问题导向,也就是结合着我们实际的需求,结合我们实际的问题,来决定我们去学什么。因为毕竟学习机器学习当中的数学都是为了解决问题。如果不能解决问题的话,你学到的这个东西的价值就没有能够解决问题的这个知识的价值大。当然我们也不能说一点价值都没有。在学习的时候,大家可以尝试着以问题为导向。带着问题去探索这些知识,带着问题去学习知识,那时候我们就会发现,这样会得到更高的效率。

在这篇文章中我们给大家介绍了关于机器学习中数学的相关内容,通过这些内容我们可以更好地掌握到机器学习的要领,要知道数学知识是一个十分重要的知识体系,我们只有学好了数学才能够为机器学习奠定基础,希望这篇文章能够更好的帮助大家。

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