機器學習需要哪些數(shù)學基礎(chǔ)？相對于搞機器學習的同學來說，高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計是最重要的三門的數(shù)學基礎(chǔ)了。下面我來各說明這三方面在機器學習中的作用一.高等數(shù)學高等數(shù)學里面的微積分、牛頓迭代

機器學習需要哪些數(shù)學基礎(chǔ)？

相對于搞機器學習的同學來說，高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計是最重要的三門的數(shù)學基礎(chǔ)了。下面我來各說明這三方面在機器學習中的作用

一.高等數(shù)學高等數(shù)學里面的微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘數(shù)法、泰勒發(fā)動了攻擊等等知識點在機器學習中都有應(yīng)用方法到。.例如在邏輯回歸模型求梯度時候不需要求偏導(dǎo)、系統(tǒng)優(yōu)化目標使用的牛頓迭代方法、帶約束優(yōu)化系統(tǒng)問題的SVM是需要要用拉格朗日乘數(shù)法等等，還有其它高等數(shù)學的知識點在機器學習中或多或少應(yīng)該有體現(xiàn)出來。

二.線性代數(shù)推薦系統(tǒng)在用的SVD分解成、張量可分解、非負矩陣分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩陣運算。下面我貼再看看以前我用矩陣求導(dǎo)解最小二乘問題的公式推導(dǎo)過程，也可以體會到再看看線性代數(shù)的重要程度。

最小二乘的解，這個可以是從梯度下降迭代或牛頓迭代方法求解答，但也這個可以基于矩陣求導(dǎo)來換算，它的計算更加簡潔高效，不需要大量迭代，要解一個非常正規(guī)方程組。

不過，線性代數(shù)對于機器學習來說比高數(shù)還重要的是。

三.概率論與數(shù)理統(tǒng)計概率論與數(shù)理統(tǒng)計的話更重要的是了，.例如樸實貝葉斯分類和概率圖模型都用到的貝葉斯公式，高斯過程、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具體，像基于LDA的主題模型、設(shè)計和實現(xiàn)CRF的序列上標模型、分詞系統(tǒng)等等。

所以我要搞機器學習，高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計大都必不可缺的數(shù)學基礎(chǔ)。

matlab點圖怎么點？

1既然要畫散點圖，自然就是需要一些離散的數(shù)據(jù)了，下面我們就依靠matlab能生成這些數(shù)據(jù)，實際應(yīng)用中我們額外的數(shù)據(jù)是從其他完成任務(wù)的。

2簡單的方法是需要先畫出點圖，即把每一個數(shù)據(jù)點的位置畫成，所在用的指令為：scatter(x,y1,#39k#39)，該指令主要注意用于繪制的點圖，后面#39#39里面的k上標的是每一個點用黑色畫出，里面也可以互相再添加一些其他的參數(shù)3下面是憑借第一步生成沉淀的數(shù)據(jù)和第二步的指令畫出的點圖，藍色的是y1的數(shù)據(jù)，紅色的是y2的數(shù)據(jù)。4下面就把點串下來，就功敗垂成了，可以使用的指令是：plotyy(x,y1,x,y2,#39plot#39)；

EXCEL同Origin比較，各自的優(yōu)缺點是什么？

都是作為數(shù)據(jù)分析和展示軟件，各自的優(yōu)缺點是什么？互相在哪些領(lǐng)域是用也很多？

毫不猶豫Excel，平時學得好，工作以后能都用到，Origin畫曲線會有鋸齒形出現(xiàn)?？茖W論文圖表必須要規(guī)矩，條件期刊的可以投稿要求，然后再在規(guī)矩的基礎(chǔ)上實現(xiàn)程序圖表的美觀和專業(yè)。在當前堅決貫徹執(zhí)行科技論文管理規(guī)范化、標準化的同時,圖表的設(shè)計也應(yīng)規(guī)范化管理、標準化。因此，科學論文圖表的制作原則主要是規(guī)矩、簡單的、美觀和專業(yè)。我們來看下差別軟件手工繪制的效果圖：

最后，我能說，有一款很平凡的軟件能草圖這些軟件圖像的效果，但又不要編程基礎(chǔ)就能利用，它就是其實很多人都知道的Excel。Excel才是王道！下圖那是使用Excel仿造的Python、Matlab、R繪制圖的散點效果圖，幾乎沒有差異。