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混互联网圈的人都听过这句话:“得人工智能者得天下。”可见人工智能在当下的火热。

然而,虽然人工智能的前景非常光明,但转行或进入这个领域的门槛还是比较高的,很多初学者都被人工智能、尤其机器学习入门所的数学基础困住了脚步,数学底子差的人由于缺乏必要的数学直觉和知识框架,学起来常常觉得吃力。

由于机器学习是综合了统计学、概率学、计算机科学以及算法的交叉领域,因此,必要的数学基础可以帮助我们更快的掌握算法及其内部工作机理。换句话说:打好数学基础,才能在机器学习领域C位出道!

那么,学习机器学习需要掌握哪些数学基础呢?主要有以下四大类:

1.线性代数:主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)、矩阵的特征分解、LU 分解、QR 分解、对称矩阵

2.概率论和统计学:组合、概率规则和公理、贝叶斯定理、随机变量、方差和期望、条件和联合分布等;

3.多元微积分:微分和积分、偏微分、向量值函数、方向梯度、海森、雅可比、拉普拉斯、拉格朗日分布。

4.算法和复杂优化:数据结构(二叉树、散列、堆、栈等)、动态规划、随机和子线性算法、图论、梯度/随机下降和原始对偶方法。

看到这里,学渣小编的内心几乎是个表情:

(别慌,还有得救!)

那么,数学底子不好的人,

究竟怎样才能快速掌握这些硕博士才懂得数学知识,

从而快速入门机器学习呢?

为了让大家能够迅速弯道超车,

达内特推出人工智能班,有入门班、中级班、还有班。适合各个基础的学员。

用几个月的的时间,为学员带路。

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