要成為算法工程師需要學哪些專業(yè)？你我都不容易問你計算機科學哪個專業(yè)比較好，lbfgs理解起來很重要，并行求導很重要，了解LR是如何并行的2接下來是常用的機器學習算法，比如SVM gbdt KNN，了解

要成為算法工程師需要學哪些專業(yè)？

你我都不容易問你計算機科學哪個專業(yè)比較好，lbfgs理解起來很重要，并行求導很重要，了解LR是如何并行的

2接下來是常用的機器學習算法，比如SVM gbdt KNN，了解原理，能在壓力下快速響應。算法的優(yōu)缺點和適應場景應該基本清楚

3基本的算法數據結構應該熟練，鏈表二叉樹，快速行合并，動態(tài)返回等

我覺得這個理解不全面。首先，算法的核心是如何利用抽象的數學模型來解決這個實際問題，而實現的手段是通過代碼編程，所以算法的核心是數學，基本上是精確的。但是說數學是一種算法是一個大問題。數學涉及面很廣。它是一個自洽系統。隨著人類認識水平的提高，數學也在不斷發(fā)展，許多新的數學工具被開發(fā)出來幫助我們解決實際問題。

因此，如果數學是它背后的真理理論，那么算法就是用部分真理來幫助我們解決一些具體問題。這是我的理解。

機器學習算法工程師面試需要做那些準備？

應該說，CNN只是深度學習中的一種算法，由于目前的lenetè，它得到了廣泛的應用。事實上，除了CNN之外，還有其他網絡算法在深度學習中，比如Hinton的DBNs，這對語音和自然語言處理都有好處。目前，CNN主要從事深度學習