本文主要是介绍机器学习入门第一课:从高中课本谈起,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
从简单的高中课本上的线性回归和最小二乘法谈起,解秘线性回归采用最小二乘法的奥秘,揭示最优化问题与概率统计的本质关系。
一线互联网工程师与你一起走进奇妙的算法世界,无论你是刚上大学的学生,还是准备校招的应届生,亦或是工作多年,准备转行 AI 的朋友们,都可以学习到有用的知识。
实录提要:
- 入门机器学习需要掌握哪些编程语言,前端转机器学习有什么需要注意的?
- 线性回归为什么不用绝对值损失函数?
- 线性回归除了最小二乘法还有什么解法?
- 机器学习工程师具体是做什么的?
- 机器学习入门需要掌握哪些知识,看哪些书?
- 关于文中提到的公式,有详细的推导过程吗?
- 一般 BAT 大厂对机器学习算法工程师的数学功底要求有多高?
- 机器学习需要的工具,初学者怎样快速入门?
- 聊聊机器学习工作中的真实项目,举例说明?
- 现有很多网课都在大力推广机器学习、人工智能、数据挖掘等,如何甄别质量?
- 人工智能的测试职位具体做什么工作的?需要掌握哪些技能?
- 对于机器学习,数学是第一位,那算法基础是不是仅次于数学基础?
- 深度学习和机器学习有什么区别?
- 机器学习模型应用工程师常用的模型有哪些?
- 机器学习、大数据以及云计算有怎样的关系?
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这篇关于机器学习入门第一课:从高中课本谈起的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!