机器学习的先决条件：它不是你想象的那样

目前，机器学习是最受追捧的技术之一。 如果您是该主题的新手，那么您必须了解机器学习的先决条件。 在开始之前，重要的是你要了解不同的概念和不同类型的机器学习，它们将在这个领域帮助你。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子集，是对计算机系统使用的算法和统计模型的科学研究。 他们在模式和数据推断的帮助下进一步使用它来执行特定任务。

主要目的是让计算机自动学习，无需人工干预或帮助。 它还应该能够相应地调整和适应行动。

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机器学习的应用

我们正在朝着自动化和人工智能方向发展，以提高效率。 因此，在机器学习及其应用方面有很大的范围。

这里有几个：

1.图像识别

机器学习最常见的用途之一是用于图像中的人脸检测。 数据库中的每个人都有一个单独的类别。 您还可以使用机器学习来识别手写或打印字母的字符。

2.医学诊断

它可用于有助于诊断疾病的技术和工具。 借助临床参数分析，预测疾病进展。 从这里，您可以就患者的治疗计划以及监测获得医学意见。

3. 金融领域

机器学习是金融部门提供的服务普及的驱动力。 它可以帮助银行和其他机构做出更明智的决策。 在机器学习的帮助下，您可以提前预测帐户关闭。

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机器学习的先决条件

既然我们现在有了更好的理解，我们可以谈谈机器学习的先决条件：

1. 统计、微积分、线性代数和概率

A）统计数据包含用于从数据中获取结果的工具。

• 将原始数据转换为有价值的信息，使用描述性统计。
• 推论统计用于在不使用完整数据集的情况下从数据样本中获取信息。

当谈到学习机器学习的先决条件时，这是排在首位的，因为它确实涉及一些基本的数学。 这为如何从手头的数据中提取信息奠定了核心基础。

B）说到数学，微积分也是机器学习的先决条件，在算法中起着不可或缺的作用。 由于具有多个特征的数据集用于构建学习模型。 多变量微积分在构建机器学习模型中起着至关重要的作用。

C) 线性代数处理矩阵、向量和线性变换。 它用于机器学习以对数据集执行操作和转换。

D）由于概率用于预测事件的发生，它可以帮助您推理情况 - 关于某个事件发生的原因。 概率是机器学习先决条件的基础。

2.编程知识

在机器学习方面，能够编写代码是最重要的事情之一。 您需要了解 Python 和 R 等语言才能实现该过程。

基本功能，例如：

• 定义和调用函数
• 列表、集合和字典（评估、迭代和创建）
• 具有多个变量迭代器的 for 循环
• if/else 条件表达式
• 字符串格式
• Pass 语句——用于语法

具体来说，您应该学习 Python 课程。 这不仅可以简化您学习该主题的过程，还可以更好地理解数据建模。

3. 数据建模

这是一个估计数据集结构的过程，它是为了找到其中的任何变化或模式。 机器学习也基于预测建模。 因此，您需要了解您拥有的数据的各种属性，以便进行预测。

学习迭代算法可能会导致集合和模型中的错误——更深入地了解数据建模的功能是必要的。

结论

我们在本文中关注机器学习的先决条件及其应用。 你需要对数学有一定的了解——统计、概率、线性代数和微积分、编程语言和数据建模。

机器学习是一个利润丰厚的职业，但它需要一定的实践和经验。 这不是一夜之间就能完成的任务。 但是如果你看看机器学习的薪水，你会发现付出的努力是值得的。

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