admin 一、机器学习要学数学么
在当今科技发展飞速的时代，机器学习已经成为炙手可热的领域。许多人被各种智能系统的功能所吸引，也开始对机器学习产生浓厚的兴趣。然而，对于许多初学者来说，一个常见的问题是：机器学习要学数学么？
从理论上讲，机器学习确实与数学紧密相关。数学是机器学习的基础，它提供了诸如概率论、线性代数、微积分等工具，帮助我们理解模型背后的数学原理。概率论在机器学习中扮演着至关重要的角色，它帮助我们量化不确定性，评估模型的性能，并进行决策。线性代数则提供了处理大规模数据的数学基础，包括矩阵运算、特征分解等。微积分则用于优化算法，帮助我们找到最优的模型参数。
为什么要学习数学？
学习数学不仅有助于理解机器学习算法的原理，还可以提高我们的抽象思维能力和问题解决能力。数学是一种精确的语言，通过数学，我们可以清晰地表达问题、推导解决方案，并进行严谨的逻辑推理。这对于设计和实现复杂的机器学习模型至关重要。
另外，数学在计算机科学中也扮演着重要的角色。许多计算机科学领域，如图形学、密码学、算法设计等，都依赖于数学知识。因此，学习数学不仅可以帮助我们更好地理解机器学习，还有助于我们在其他计算机科学领域取得更好的成就。
数学与实际应用的关系
尽管数学在机器学习中扮演着重要角色，但并不是说你必须成为数学家才能从事机器学习。实际上，许多机器学习工程师并不是数学专家，他们更多地关注如何应用已有的数学工具解决现实问题。在实际应用中，许多机器学习框架和库已经将数学困难抽象出来，使得非专业人士也能轻松使用机器学习算法。
然而，对于想要深入研究机器学习并解决更复杂问题的人来说，学习数学是必不可少的。理解数学原理可以帮助我们更好地选择合适的模型和算法，优化模型性能，并解决实际场景中遇到的挑战。数学是机器学习的基石，没有扎实的数学基础，很难在机器学习领域有所建树。
如何学习数学？
对于想要学习机器学习的人来说，学习数学是一个持续的过程。以下是一些学习数学的建议：
- 从基础开始：如果你对数学不太熟悉，建议从基础开始学习，包括代数、几何、概率论等。
- 选择合适的学习资源：有许多优质的数学教材和在线课程可供选择，包括Coursera、edX、Khan Academy等。
- 实践是最好的学习方式：通过做练习题、参与项目实践等方式，巩固数学知识，将抽象的概念转化为具体应用。
- 结合机器学习实践：将学习到的数学知识应用到机器学习项目中，从实际问题出发，加深对数学原理的理解。
总的来说，学习数学对于想要在机器学习领域有所作为的人来说是必不可少的。虽然数学可能会给初学者带来一些挑战，但只有掌握了数学知识，才能更好地理解机器学习算法的本质，发挥机器学习的潜力。
二、机器视觉需要学习哪些数学知识？
本人在美帝某机器视觉行业龙头公司从事研发。
首先注意 机器视觉 和 计算机视觉 还是有一定区别的。机器视觉是一个子类，它的应用领域多为工业自动化、工业检测领域应用。对环境可控、光照有要求。要求算法和设备紧密结合。
理论方面：线性代数、坐标变换、立体几何、优化、信号处理、图像处理
硬件方面：工业相机、镜头、光学、各类机械臂及linear stage
软件：C、C++，数据结构、嵌入式编程、代码优化
如果是CV计算机视觉的话要学的就多很多了，概率统计机器学习人工智能什么的都得上了。
三、学习机器需要学编程么
学习机器需要学编程么
学习机器学习的必要性
机器学习作为人工智能领域的重要分支，在当今社会中扮演着越来越重要的角色。随着大数据时代的到来，机器学习技术被广泛应用于各个领域，如医疗健康、金融、电子商务等，为人类带来了巨大的便利和效益。因此，学习机器学习已经成为许多人的选择。
学习机器学习的入门难度
相比传统的编程语言学习，学习机器学习可能具有更高的门槛和难度。机器学习涉及到统计学、线性代数、概率论等多个领域的知识，需要对相关数学理论有一定的了解才能够深入学习和应用。因此，对于初学者来说，学习机器学习确实是一个挑战。
学习机器学习是否需要学习编程
对于学习机器学习是否需要学习编程这个问题，有不同的看法。在实际操作中，编程能力可以帮助学习者更好地理解和实践机器学习算法，提高工作效率并深入掌握技术细节。虽然并非所有机器学习工作都需要深度编程知识，但掌握一定的编程基础仍然是十分必要的。
编程对于机器学习的重要性
机器学习算法的实现往往需要借助编程语言进行程序编写和调试。通过编程，我们可以将机器学习理论转化为实际的应用，并对数据进行处理、分析和建模。编程能力可以让学习者更加灵活地应用各种机器学习算法，解决实际问题。
学习编程的好处
学习编程不仅可以帮助学习者更好地理解机器学习算法，还可以提升解决问题的能力和创造力。编程训练了学习者的逻辑思维和抽象思维能力，培养了解决复杂问题的能力。此外，编程还可以带来更广阔的职业发展空间和更高的薪资水平。
如何学习机器学习编程
1. 学习编程基础知识：首先需要掌握编程语言的基础知识，如Python、R等，理解变量、循环、条件语句等基本概念。
2. 学习机器学习算法：了解常见的机器学习算法原理和应用，掌握数据处理、特征工程、模型训练等技术。
3. 实践项目经验：通过实际项目实践，将理论知识应用到实际问题中，提升编程和机器学习技能。
结论
综上所述，学习机器学习需要一定的编程基础。虽然不是所有机器学习工作都需要深度的编程知识，但掌握一定的编程能力将有助于学习者更好地理解机器学习算法并应用于实践中。因此，对于想要深入学习机器学习的人来说，学习编程仍然是十分必要的。
四、做机器学习需要去考研么
做机器学习需要去考研么
关于机器学习与考研的关系
随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为人工智能的重要分支之一，备受关注。许多对人工智能感兴趣的学生可能会思考一个问题：做机器学习需要去考研吗？
首先，我们需要明确一点：机器学习是一门较为前沿的学科，对数学、计算机等领域的基础知识要求较高。在国内，考研是一个通往深造的途径，许多人会选择考研来提升自己的学术水平。那么，做机器学习需要去考研吗？这个问题并不是非黑即白的。
机器学习与考研的关系
在国内，从事机器学习相关工作的人员大多具有硕士及以上学历。考研能够帮助学生系统学习相关的数学和计算机知识，为日后从事机器学习相关工作打下扎实的基础。另外，考研期间也能接触到前沿的学术研究成果和学术氛围，有利于培养学生的研究能力和解决问题的能力。
然而，即使没有考研经历，也并不意味着就不能从事机器学习领域的工作。现在的社会，更加注重实践能力和创新能力。许多企业更看重个人的实际能力和工作经验，而非学历本身。因此，选择是否考研还需根据个人的兴趣、目标和职业规划做出综合考虑。
做机器学习的必备条件
无论是否考研，从事机器学习工作都需要具备一定的条件。首先是数学基础。机器学习涉及到大量的数学知识，包括概率论、统计学、线性代数等。其次是编程能力。熟练掌握至少一门编程语言（如Python、Java等）是必不可少的。此外，对机器学习算法和原理有深入的了解也是必备条件。
除此之外，在机器学习领域，不断学习和实践也是非常重要的。这是一个迭代快速的领域，需要从业者保持持续学习的态度，关注最新的技术动态，并能够将理论知识应用到实际项目中。
结论
回到最初的问题，做机器学习需要去考研吗？答案并不是确定的。考研可以为从事机器学习工作提供一定的帮助，但并不是唯一的途径。选择是否考研，最重要的还是要根据自己的实际情况和职业规划来决定。无论是否考研，保持对机器学习领域的热情，不断学习和实践，才能在这个领域取得成功。
五、机器学习需要学数学建模吗
机器学习需要学数学建模吗
随着人工智能和机器学习的迅速发展，越来越多的人开始关注这一领域，想要了解机器学习技术背后的原理和应用。在探讨机器学习是否需要学习数学建模之前，我们先来了解一下什么是数学建模。
数学建模是将实际问题转化为数学问题并求解的过程。它涉及到数学、计算机科学、统计学等多个学科领域的知识，是实现机器学习算法的基础。在机器学习中，数学建模扮演着至关重要的角色，它为机器学习提供了理论支持和数学工具，帮助我们理解数据背后的规律。
为什么机器学习需要学习数学建模
机器学习是一门涉及到概率论、线性代数、微积分等多个数学领域的交叉学科，而这些数学知识正是数学建模所涉及的内容。以下是机器学习中常用的数学概念：
- 概率论：概率论在机器学习中应用广泛，例如贝叶斯定理、概率图模型等都是机器学习中常用的工具。
- 线性代数：线性代数用于描述向量、矩阵等数学结构，是机器学习中进行数据处理和特征抽取的基础。
- 微积分：微积分在机器学习中用于求解函数的最优值、梯度下降等算法，是优化机器学习模型的重要工具。
除了以上数学概念外，机器学习还涉及到最优化理论、信息论、图论等多个数学领域的知识。因此，要想深入学习和应用机器学习，掌握数学建模是至关重要的。
如何学习数学建模
对于想要学习数学建模的机器学习爱好者，以下是一些建议：
- 建立数学基础：学好高中数学、大学数学是学习数学建模的基础，包括代数、概率论、统计学等内容。
- 学习数学工具：掌握数学建模所需的工具软件，如Matlab、Python等，这些工具可以帮助你更好地理解和应用数学知识。
- 实践项目经验：通过参与实际的机器学习项目，将理论知识应用到实践中，不断提升自己的数学建模能力。
除了以上建议，还可以通过阅读相关书籍、参加在线课程等方式来提升数学建模能力。总的来说，学习数学建模需要持之以恒的学习和实践，不断提升自己的数学水平。
机器学习与数学建模的关系
机器学习和数学建模是密不可分的关系。机器学习通过数学建模来揭示数据背后的规律，从而实现对数据的分析、预测和决策。在实际应用中，机器学习算法需要借助数学建模来构建模型、训练模型和评估模型的性能。
数学建模为机器学习提供了理论支持和数学工具，帮助我们更好地理解和应用机器学习算法。同时，机器学习也推动了数学建模的发展，促使数学理论走向实践，为解决实际问题提供了更多可能性。
因此，要想在机器学习领域有所建树，学习数学建模是至关重要的。只有扎实的数学基础和深入的数学建模能力，才能够更好地理解和应用机器学习技术，创造出更多有价值的成果。
六、机器学习需要离散数学吗
机器学习需要离散数学吗
机器学习是当今炙手可热的领域之一，它通过让机器学习数据和从中获取见解，模式和知识，为人类生活带来了许多便利。然而，要想在机器学习领域取得成功，离不开对数学的深入理解和应用。
离散数学作为数学的一个分支，在机器学习中扮演着至关重要的角色。它主要处理非连续的对象，如整数，图形和语言等。机器学习算法中的许多概念和技术都依赖于离散数学的基础知识。
一方面，离散数学中的概念如图论、集合论和逻辑推理等，为机器学习中的模式识别、分类和优化算法提供了理论基础。另一方面，离散数学的方法和技术也为机器学习中复杂问题的建模和求解提供了有力支持。
离散数学在机器学习中的应用
离散数学在机器学习中的应用之一是在特征选择和特征提取中。特征选择是指从原始数据中选择最相关和最具代表性的特征，而特征提取则是将原始数据转换为新的特征表示。离散数学中的图论和集合论等概念可以帮助我们理解特征之间的关系，从而更好地进行特征选择和提取。
此外，离散数学还在机器学习中的算法设计和优化中发挥着重要作用。例如，图论中的最短路径算法可以应用于机器学习中的聚类算法，帮助优化算法的性能和效率。离散数学中的组合数学和概率论等知识也为机器学习中的模型训练和评估提供了重要支持。
机器学习领域的数学基础
除了离散数学之外，机器学习还依赖于许多其他数学领域的知识。概率论和统计学是机器学习中不可或缺的基础，它们为机器学习中的概率模型和统计推断提供了理论支持。
线性代数是机器学习中的另一个重要数学基础。矩阵运算和向量空间理论等概念被广泛应用于机器学习中的模型构建和求解过程。优化理论和微积分等数学工具也在机器学习中发挥着重要作用，帮助优化模型的性能和表现。
综上所述，机器学习需要离散数学作为其数学基础之一。离散数学为机器学习中的模型设计、算法优化和问题求解提供了重要支持，是机器学习领域不可或缺的学科之一。
七、机器学习需要的数学知识
机器学习需要的数学知识
机器学习作为人工智能的一个重要领域，涉及到多种数学原理和技术。想要在机器学习领域取得成功，熟练掌握一定的数学知识是至关重要的。本文将介绍机器学习中需要掌握的数学知识，帮助您更好地理解和应用机器学习技术。
线性代数
在机器学习中，线性代数是一门基础而又重要的数学学科。矩阵运算、向量空间、特征值分解等概念在机器学习算法中经常会用到。对于理解和实现机器学习算法，熟悉线性代数知识是必不可少的。
微积分
微积分是描述变化和求解问题的数学工具，在机器学习中也扮演着重要的角色。梯度下降算法、最优化问题等都需要用到微积分知识。掌握微积分可以帮助我们更好地理解机器学习算法的原理和推导过程。
概率论与统计学
概率论与统计学是机器学习中非常重要的数学基础。概率模型、贝叶斯推断、统计分布等概念在机器学习中随处可见。了解概率论与统计学，可以帮助我们建立合适的模型来解决实际问题，并对数据进行深入分析。
优化理论
优化理论在机器学习中有着广泛的应用。对于模型参数的调整和优化，各种优化算法如梯度下降、牛顿法等都是必不可少的工具。了解优化理论可以帮助我们更高效地训练模型并找到最优解。
矩阵分解
矩阵分解是机器学习中常用的技术之一，如奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）等。通过矩阵分解，我们可以降低数据的维度、发现数据中的隐藏模式，进而更好地理解和利用数据。
深度学习
在深度学习领域，数学知识更是不可或缺的。神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型都建立在数学原理之上。熟练掌握数学知识可以帮助我们更好地理解深度学习算法的内在机理。
结语
总的来说，机器学习需要的数学知识涵盖了线性代数、微积分、概率论与统计学、优化理论等多个学科。掌握这些数学知识可以帮助我们更好地理解和应用机器学习算法，提高算法的效率和准确性。希望本文对您在机器学习学习过程中有所帮助，谢谢阅读！
八、学习心理学需要学数学么？
哈哈哈哈，
首先回答问题，应用心理学不考数学的。312学硕和347专硕都不考。
如果你喜欢心里学，有怕考研会被数学耽误，大可不必担心了，追求自己的兴趣就好。
学姐今年上岸复旦应用心理专硕，考试科目是英语二，政治，347专业课。独独没有数学，学姐数学思维也的确不是很强。
英语是我的强项，而且学姐高中是文科生，背过政治，会有一点点的政治文科素养。唯独数学是考研科目里面的相对软肋。
大学时候应对其他专业课都轻松，惟独高数是拦路虎，虽然不至于挂科，可是相对于其他科目，我在这一科目上花的时间和收入不成正比。后来也曾经考研，结果数三依然是我吃力不讨好的学科。
正好最后发现喜欢的东西不在本专业，热爱心理学而心理学又正好不考数学，正可以发挥我最大的思维和特质优势。
不过
要注意的是
心理学是专业课考试科目中，是有统计和测量这两个偏数学思维的科目的
。但是统计在学习的时候却不是非常痛苦，因为心理与统计的结合，会涉及更多理解和逻辑性的内容，
会与实际实验结合的非常紧密，这样学习起来要容易的多。另外347在考试的时候，本来不同院校对统计就有不同侧重，
复旦专就是如此，统计测量考察并不像312学硕那样考察的比较深入。如果有兴趣考复旦专的话，可以看看学姐的经验贴。有问题也可以来问。
Saynothing：工作三年后辞职、跨考又如何？我爱的，我选的，我做的，而我成功了|19复旦347经验及心路
有啥可以问，有用要点赞。
九、机器学习应补充哪些数学基础？
我们知道，机器学习涉及到很多的工具，其中最重要的当属数学工具了，因此必要的数学基础可谓是打开机器学习大门的必备钥匙。机器学习涉及到的数学基础内容包括三个方面，分别是线性代数、概率统计和最优化理论。下面小编就会好好给大家介绍一下机器学习中涉及到的数学基础知道，让大家在日常的机器学习中可以更好地运用数学工具。 首先我们给大家介绍一下线性代数，线性代数起到的一个最主要的作用就是把具体的事物转化成抽象的数学模型。不管我们的世界当中有多么纷繁复杂，我们都可以把它转化成一个向量，或者一个矩阵的形式。这就是线性代数最主要的作用。所以，在线性代数解决表示这个问题的过程中，我们主要包括这样两个部分，一方面是线性空间理论，也就是我们说的向量、矩阵、变换这样一些问题。第二个是矩阵分析。给定一个矩阵，我们可以对它做所谓的SVD分解，也就是做奇异值分解，或者是做其他的一些分析。这样两个部分共同构成了我们机器学习当中所需要的线性代数。 然后我们说一下概率统计，在评价过程中，我们需要使用到概率统计。概率统计包括了两个方面，一方面是数理统计，另外一方面是概率论。一般来说数理统计比较好理解，我们机器学习当中应用的很多模型都是来源于数理统计。像最简单的线性回归，还有逻辑回归，它实际上都是来源于统计学。在具体地给定了目标函数之后，我们在实际地去评价这个目标函数的时候，我们会用到一些概率论。当给定了一个分布，我们要求解这个目标函数的期望值。在平均意义上，这个目标函数能达到什么程度呢？这个时候就需要使用到概率论。所以说在评价这个过程中，我们会主要应用到概率统计的一些知识。 最后我们说一下最优化理论，其实关于优化，就不用说了，我们肯定用到的是最优化理论。在最优化理论当中，主要的研究方向是凸优化。凸优化当然它有些限制，但它的好处也很明显，比如说能够简化这个问题的解。因为在优化当中我们都知道，我们要求的是一个最大值，或者是最小值，但实际当中我们可能会遇到一些局部的极大值，局部的极小值，还有鞍点这样的点。凸优化可以避免这个问题。在凸优化当中，极大值就是最大值，极小值也就是最小值。但在实际当中，尤其是引入了神经网络还有深度学习之后，凸优化的应用范围越来越窄，很多情况下它不再适用，所以这里面我们主要用到的是无约束优化。同时，在神经网络当中应用最广的一个算法，一个优化方法，就是反向传播。
十、非数学专业想学机器学习和算法需要哪些准备？
现在，无论自学什么，网上都可以找到很多网课，学习的门槛几乎没有。
机器学习，推荐台大李宏毅的课程，他每年都会给学生上机器学习的课，并且将课程录制下来放到网络上。
熟悉机器学习的读者朋友一定不会陌生这个老师，他现任台湾大学电气工程助理教授，研究重点是机器学习，特别是深度学习领域。
很多人选择的机器学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频。
因为经常把精灵宝可梦或凉宫春日等各种动漫作为算法案例，大家亲切地称他为「精灵宝可梦大师」。
现在，李老师的新课，2023年的新课正在更新中，课程从现在大热的ChatGPT入手讲起。
整个授课过程不仅讲书面知识，而且紧跟热点。
目前还在更新中，完全可以加加班赶上前面的进度，然后跟着李宏毅老师的节奏，学完这门机器学习课程。
如果感觉这还不够，可以同时学一下李宏毅老师以往的课程，比如2022年的版本。
22年的用来打基础，23年从头跟一遍，既是复习，又补充了这一年来机器学习领域又出现的新东西。
当年我学机器学习就是啃了两遍李宏毅老师的课，我感觉这样完全够了。
课程可以去李宏毅老师的官网看，更新最及时，但是官网的课程视频是传到YouTube的，可能有些朋友不太方便用。
不太方便用YouTube的也没关系，国内很多人会搬运李宏毅老师的视频，但是需要筛选一下，有些人搬运的可能不太完整。
不过大家可以看语音之家上传的课程，课程获得李宏毅老师的授权后才上传的，正经的正版课程。
课程链接如下：
机器学习2023：https://xjw.xet.tech/s/AjvAJ
机器学习2022：https://xjw.xet.tech/s/4cvXCh
