scipy干啥的？SciPy是一個(gè)開源的Python算法庫(kù)和數(shù)學(xué)工具包。SciPy包涵的模塊有最系統(tǒng)優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、普通函數(shù)、飛快傅里葉變換、信號(hào)處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與

scipy干啥的？

SciPy是一個(gè)開源的Python算法庫(kù)和數(shù)學(xué)工具包。SciPy包涵的模塊有最系統(tǒng)優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、普通函數(shù)、飛快傅里葉變換、信號(hào)處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中具體用法的計(jì)算。Scipy包涵的功能：最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、擬合、普通函數(shù)、快速傅里葉變換、信號(hào)處理、圖像處理、常微分方程求解器等。

一個(gè)人能否同時(shí)精通數(shù)學(xué)、物理學(xué)、計(jì)算機(jī)、電子、力學(xué)（結(jié)構(gòu)）、經(jīng)濟(jì)學(xué)和哲學(xué)（基礎(chǔ)領(lǐng)域）以及小說(shuō)和電影？

謝邀！

這樣的人才有，但太少。一個(gè)人好象對(duì)他所學(xué)專業(yè)比較比較內(nèi)行，對(duì)其他學(xué)科有不了解。人的時(shí)間和精力是有限的，要在五十歲前精通上列學(xué)科甚至是不可肯定的，即使是天才。智商高能力強(qiáng)的天才有，但很少。天才也建立在三分智力，七分刻苦上。也不知大家有何高見？

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

相對(duì)于搞機(jī)器學(xué)習(xí)的同學(xué)來(lái)說(shuō)，高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是最重要的三門的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)了。下面我來(lái)共有說(shuō)明這三方面在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用

一.高等數(shù)學(xué)高等數(shù)學(xué)里面的微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘數(shù)法、泰勒發(fā)動(dòng)等等知識(shí)點(diǎn)在機(jī)器學(xué)習(xí)中都有應(yīng)用到到。.例如在邏輯回歸模型求梯度時(shí)候要求偏導(dǎo)、優(yōu)化軟件目標(biāo)建議使用的牛頓迭代方法、帶約束力優(yōu)化系統(tǒng)問(wèn)題的SVM要應(yīng)用拉格朗日乘數(shù)法等等，還有一個(gè)其它高等數(shù)學(xué)的知識(shí)點(diǎn)在機(jī)器學(xué)習(xí)中或多或少都有吧體現(xiàn)出來(lái)。

二.線性代數(shù)推薦系統(tǒng)建議使用的SVD分解成、張量分解成、非負(fù)矩陣分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩陣運(yùn)算。下面我貼幫一下忙以前我用矩陣求導(dǎo)解最小二乘問(wèn)題的公式推導(dǎo)過(guò)程，可以親身體會(huì)看看線性代數(shù)的重要程度。

最小二乘的解，這個(gè)可以實(shí)際梯度下降迭代或牛頓迭代方法求解釋，但也這個(gè)可以基于條件矩陣求導(dǎo)來(lái)?yè)Q算，它的計(jì)算越來(lái)越簡(jiǎn)約高效率，不是需要大量迭代，再解一個(gè)相對(duì)正規(guī)方程組。

當(dāng)然，線性代數(shù)這對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)比高數(shù)還重要。

三.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)那你更最重要了，比如素樸貝葉斯分類和概率圖模型會(huì)用到的貝葉斯公式，高斯過(guò)程、最大熵模型，樣本采樣方法，NLP領(lǐng)域的大部分算法都與概率論去相關(guān)，像實(shí)現(xiàn)LDA的主題模型、基于條件CRF的序列標(biāo)注模型、分詞系統(tǒng)等等。

因?yàn)橐銠C(jī)器學(xué)習(xí)，高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)全是不可缺的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。