主机做网站服务器吗,网站建设公司创业,wordpress如何发布,深圳软件开发公司推荐我经常听到有人说#xff0c;机器学习很难#xff0c;到底怎么学更高效#xff1f;其实#xff0c;我想说#xff0c;机器学习本身没有多大难度#xff0c;因为经过多年的积累后#xff0c;很多规则已经成型了。对于我们来说真正难的#xff0c;是机器学习背后的算法所… 我经常听到有人说机器学习很难到底怎么学更高效其实我想说机器学习本身没有多大难度因为经过多年的积累后很多规则已经成型了。对于我们来说真正难的是机器学习背后的算法所涉及的基础数学原理包括向量、矩阵等等。我们可以来看下机器学习的整个知识体系。单从数学角度来看这个覆盖范围非常广有向量积分、矩阵分解等等但最最核心的还是线性代数。所以说不要再问我为什么自己学不会机器学习、人工智能了因为你没有学好线性代数。不过你可千万不要觉得学了线性代数之后实际应用就只有机器学习。如果这么想那就太局限了。作为数学中最抽象的一门课线性代数的应用十分广泛是计算机很多领域的基础。比如如何让 3D 图形显示到二维屏幕上这是线性代数在图形图像学中的应用。如何提高密码被破译的难度这个密码学问题用线性代数中的有限向量空间也可以很好地解决。掌握了线性代数这样的基础学科知识我们其实就相当于有了数学这个利器为其他领域的实际应用打下了非常好、非常扎实的基础。最简单、最直接的利益——你不仅可以在工作中进行算法调优还能成为公司创新团队的主力。这个时候有些同学可能会说线性代数对我好像没用。是的如果你工作中除了 CRUD 就是处理各类字符串、链表、Hash 表高中甚至初中数学就足够了。但只要你想「再往上走一步」做任何一点带有创新性的技术数学问题往往会成为你的绊脚石。我以前学习的时候啃了不少线代相关的书但大都是直接讲应用实践再穿插了一些数学知识。从实践的角度切入虽然入门容易但缺点也显而易见的。这样学下来只知道固定的应用场景死记硬背几个知识点容易但是数学底层知识不牢固当真正遇到问题的时候也只能干瞪眼了。 在技术领域里我更推荐从底层基础概念开始一步步往上走一直到应用实践。推荐极客时间《重学线性代数》这个专栏通俗易懂的语言带你构建完整实用的线代知识框架还详解 9 个机器学习中必备的线代核心点并且还会讲到线性代数在计算机很多其他领域的基础和应用比如图形图像、密码学等等帮助大家更好地掌握工程应用中的线代知识。????扫我的二维码免费试读结算用口令「happy2021」再减10到手 ¥69即将恢复99我来介绍一下作者也是非常牛了。朱维刚毕埃慕BIM首席战略官、副总裁前阿里云资深产品与技术专家微软人工智能金牌讲师长期专注于云计算和大数据领域。他拥有多年海外工作经验自2008年开始从事云计算和大数据相关工作曾带领国际团队主导比利时电信云 BeCloud以及新加坡政府云 G-Cloud 的建设。 我为什么推荐这个专栏这个专栏在我看来非常系统从核心概念、完整框架再到工程应用确实可以带大家彻底学透线代还有不少代码示例????具体点说分为 2 个模块 基础篇讲的是线性代数的理论基础。 先从最简单的线性方程组说起在这基础上引出向量和矩阵并通过矩阵来解线性方程组的不同方法。 然后在向量和矩阵的基础上讲线性空间因为在实践中更多的是对集合的操作也就是对线性空间的操作。线性空间好比是容器它包含了向量以及向量的运算。 最后介绍解析几何是解析几何使得向量从抽象走向了具象让向量具有了几何的含义比如计算向量的长度、之间的距离和角度这在机器学习的主成分分析PCA中是非常有用的。 应用篇结合线性代数的基础理论讲解线性代数在计算机科学中的应用。 所以从整体来说“重学线性代数”可以满足你四个层次的需求 第一层次在研究应用领域时希望能够理解数学公式的意义。第二层次在阅读线性代数参考书时希望理解书中的内容。第三层次能够自己实践、自己计算。第四层次能够踏入大规模矩阵计算的世界。 话不多说先给大家截取部分留言。老师很留言区很活跃看看留言就能学到不少东西。再给大家附上目录???? 进入 DT 时代后很多企业都开始着手做数字化转型。站在从业者的角度有了数字化的基础数据我相信终有一天人工智能将定义下一代软件解决方案这是一个巨大的机会。找运营小姐姐要了优惠抓紧机会。结算用口令「happy2021」再减10到手 ¥69即将恢复99????扫我的二维码免费试读点击「阅读原文」 一顿饭的钱¥69 拿下线性代数。