深入研究机器学习之前应该了解的 10 件事

Habibkhan35

机器学习用于开发基于数据进行未来预测的软件和算法。该技术用于数据分析领域，以获取数据趋势和洞察。 在深入研究机器学习之前应该了解的 10 件事是： 1. 数学基础：开始机器学习之前应该了解的事情是数学基础。数学算法和库代码需要微积分和代数的基础知识。该技术模型可以学习时间数学基础和优化技术。 2. 编程语言：开始之前应该知道的事情 ML 是编程语言。Python、Ruby、Perl、R等编程语言的知识是实现处理代码结构的算法。提取、处理和分析数据非常重要。它是内置图书馆和在线社区的可用性。 3.计算机科学基础知识：在加入机器学习之前应该了解的是计算机科学基础知识。计算机科学基本上了解计算机体系结构中的数据算法、结构和复杂性。它提供了数据结构、数据库系统、性能调优、递归、面向对象编程和数据可视化的基础知识。 4.数据分析：开始机器学习之前应该知道的事情是数据分析。数据分析是处理数据集以了解用于预测模型的数据特征和信号。

机器学习中的数据分析是为了改进产品并了解用户行为。这对于能力和数据集来说是必要 纽埃岛电子邮件列表 且重要的。 5. 基本线性代数：开始 ML 之前应该了解的事情是基本线性代数。基本线性代数涉及矩阵和向量。线性代数正在改变数据集上的多种运算。线性代数用于PCA、SVD等算法。它以多维矩阵形式处理数据，对于深度学习非常重要。 6. 机器学习的类型：在 ML 之前应该了解的事情是 ML 的类型。机器学习技术的三种类型是监督学习、无监督学习和强化。监督学习使用标记数据，无监督学习使用未标记数据，强化是基于奖励的。它通过执行动作在动态环境中表现。 7.概率论和统计学：开始机器学习之前应该知道的事情是概率论和统计学。概率论和统计学 ML 是确定数据正确分布的一组技术。它有助于做出决定和解决问题。机器学习算法基本上基于统计和概率。 8. Python知识：学习机器学习之前应该知道的事情是Python知识。 Python知识已成为ML中必不可少且热门的领域。



它需要 python 编程语言来编写包含函数、列表、循环、定义、调用和条件表达式等基本结构的代码。 9.数据建模和评估：学习机器学习之前应该知道的事情是数据建模和评估。数据建模和评估用于查找模式和实例。选择合适的精度度量和评价策略是估计过程的关键部分。这对于应用标准算法和估计过程非常重要。 10. 软件工程和系统设计：开始机器学习之前应该知道的事情是软件工程和系统设计。该机器学习技术使用软件工程和系统设计来创建适合大型生态系统的小型组件。系统设计是扩展算法，以增加数据量并避免瓶颈。 机器学习在线培训提供对机器学习算法、逻辑回归、交互式动态可视化、使用 Spark 进行大数据分析、编程语言、Python 机器学习基础知识、统计建模、ML 方法、线性回归、学习理论、强化学习、模拟人类思维、机器人控制、自主导航、生成学习算法、策略迭代、价值函数逼近、编程技能、微积分理解、交互式数据可视化、决策过程数据自动化、模型评估等等。