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前程无忧、中华英才非你莫属!

机器AI学习需要什么数学基础!

作者:呼广跃
链接:https://www.zhihu.com/question/57667844/answer/154021428
来源:知乎
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       我先说下自己平时工作的流程吧。 当拿到一个实际问题的时候,一般分为下面几个阶段

1. 数据清洗: 这部分内容包括:数据的结构化,把非结构化数据转换成结构化数据,比如最初的输入是一组文本,那么我们需要从中提取出各种特征,生成结构化数据,或者说把数据向量化。这部分工作一般要跟数据库打交道,因此sql语句是必选项。另外有些时候,也会写一些简单的脚本,shell脚本,或者python脚本等。

2. 当把数据结构化或者向量化之后,就是一个模型筛选的问题,好在现在有很多开源的工具,比如眼下比较火的tensorflow等。对于某些简单的问题,可能用这些开源的软件包,把数据导进去,直接出结果,轻松搞定。但往往我们需要不断调优模型,优化参数,提高效率。对于一些复杂的问题,可能简单用开源的工具解决不了,这个时候,可能需要做一些扩展开发,但往往也是基于开源的工具做扩展。

3. 当一个模型或者算法上线后,接下来的还要不断的根据上线后的效果,做优化,做调整。好多模型或者算法,衰减很快,上线一段时间后,效果可能就不理想了,这个时候要根据线上反馈的结果反过来再优化模型。上面这三个过程需要的基本技能: a. sql 编程是必选项,我见过牛逼的人,能用sql语句实现很复杂的数据挖掘算法的。 b. python语言,机器学习的好多工具都是基于python的。但假如你精通了一门编程语言,比如java,你再学习其他的语言,其实门槛很低。 c. 我上面写的第三部分,其实是需要结合业务,行业和具体的应用场景的,但对目前的题主来说,可能这点并不重要。 d. 模型的调优不止是调参那么简单,需要一定的算法理论功底,对于你用到的算法,不仅要知其然,还要知其所以然。说到数学基础,其实,我在之前回答别人的问题中,曾经提到过,这里还是列下课程名字吧 《线性代数》《微积分》 《概率论》《数理统计》《信息论》这几门课是机器学习的基础,有了这几门课的功底,才能看懂周志华那本《机器学习》。 楼主可以先看下《机器学习》这本书,然后不懂的地方,回过去补基础知识。 另外,个人经验,一个算法,如果学了不用,时间一久,可能知识在脑海中就清零了; 如果你用一个算法解决过实际问题,能加深你对算法的理解,网上有很多公开的数据集,可以拿来练练手

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