1樓：匿名使用者
豆瓣的話題：
研究機器學習需要什麼樣的數學基礎？
2樓：o北林
數學學習注重理解運用，靈活的思維才是數學進步的根本，而機械的學習方式不會鍛鍊你的思維。數學功底應該體現在思考分析判斷能力上，想要機械地學習數學，你需要掌握基礎的公式以及常見的二級結論，還要有相當熟練的計算能力，一定的觀察能力和對題目的理解能力。反正數學是理科，不是背背算算就能會的，要靠深入透徹的思考。
3樓：大愛柳夢哩
數學功底決定了上限，努力程度決定下限
4樓：巧克力王子
大體羅列一下，有疏漏歡迎拍磚：
1、數學分析，線性代數，近世代數，概率論，資訊理論2、實分析，復分析，矩陣分析，矩陣計算，數值分析，數理統計3、泛函分析，凸優化，數值優化
本人也是小白，暫時只能列出這些。。。
既然有人贊同我的觀點，就順便補充一些個人認為相對較好的書籍，希望能有所幫助，當然英語功底好的同學可以去看原版，英文不好的同學可以作為對照參考：
《數學分析新講》張筑生、
《簡明微積分》龔公升、
《線性代數及其應用》劉深泉等譯、
《近世代數基礎》張禾瑞、
《代數》郭晉雲譯、
《概率論與數理統計》陳希孺、
《資訊理論與編碼》姜丹、
《陶哲軒實分析》陶哲軒、
《簡明復分析》龔公升、
《矩陣分析》楊奇譯、
《矩陣計算》袁亞湘譯、
《數值分析》吳兆金等譯、
《數理統計學教程》陳希孺、
《高等數理統計學》陳希孺、
《泛函分析》劉培德譯、
《實變函式論與泛函分析》夏道行等、
《凸優化》王書寧等譯、
《最優化理論與方法》袁亞湘等、
ps：課外閱讀《古今數學思想》
機器學習需要哪些數學基礎
5樓：cda資料分析師
然後我們說一下概率統計，在評價過程中，我們需要使用到概率統計。概率統計包括了兩個方面，一方面是數理統計，另外一方面是概率論。一般來說數理統計比較好理解，我們機器學習當中應用的很多模型都是**於數理統計。
像最簡單的線性回歸，還有邏輯回歸，它實際上都是**於統計學。在具體地給定了目標函式之後，我們在實際地去評價這個目標函式的時候，我們會用到一些概率論。當給定了乙個分布，我們要求解這個目標函式的期望值。
在平均意義上，這個目標函式能達到什麼程度呢？這個時候就需要使用到概率論。所以說在評價這個過程中，我們會主要應用到概率統計的一些知識。
最後我們說一下最優化理論，其實關於優化，就不用說了，我們肯定用到的是最優化理論。在最優化理論當中，主要的研究方向是凸優化。凸優化當然它有些限制，但它的好處也很明顯，比如說能夠簡化這個問題的解。
因為在優化當中我們都知道，我們要求的是乙個最大值，或者是最小值，但實際當中我們可能會遇到一些區域性的極大值，區域性的極小值，還有鞍點這樣的點。凸優化可以避免這個問題。在凸優化當中，極大值就是最大值，極小值也就是最小值。
但在實際當中，尤其是引入了神經網路還有深度學習之後，凸優化的應用範圍越來越窄，很多情況下它不再適用，所以這裡面我們主要用到的是無約束優化。同時，在神經網路當中應用最廣的乙個演算法，乙個優化方法，就是反向傳播。
6樓：寄秋殘葉
數學分析（高等數學）
線性代數（矩陣論、矩陣分析、矩陣分解、矩陣微積分）概率論（貝葉斯、數理統計、最大熵、多元正態分佈、隨機過程、馬爾科夫）凸優化理論
資訊理論初步
目前能想起來這些，部落格、書籍、公開課都不錯
機器學習需要什麼數學基礎
7樓：cda資料分析師
然後我們說一下概率統計，在評價過程中，我們需要使用到概率統計。概率統計包括了兩個方面，一方面是數理統計，另外一方面是概率論。一般來說數理統計比較好理解，我們機器學習當中應用的很多模型都是**於數理統計。
像最簡單的線性回歸，還有邏輯回歸，它實際上都是**於統計學。在具體地給定了目標函式之後，我們在實際地去評價這個目標函式的時候，我們會用到一些概率論。當給定了乙個分布，我們要求解這個目標函式的期望值。
在平均意義上，這個目標函式能達到什麼程度呢？這個時候就需要使用到概率論。所以說在評價這個過程中，我們會主要應用到概率統計的一些知識。
最後我們說一下最優化理論，其實關於優化，就不用說了，我們肯定用到的是最優化理論。在最優化理論當中，主要的研究方向是凸優化。凸優化當然它有些限制，但它的好處也很明顯，比如說能夠簡化這個問題的解。
因為在優化當中我們都知道，我們要求的是乙個最大值，或者是最小值，但實際當中我們可能會遇到一些區域性的極大值，區域性的極小值，還有鞍點這樣的點。凸優化可以避免這個問題。在凸優化當中，極大值就是最大值，極小值也就是最小值。
但在實際當中，尤其是引入了神經網路還有深度學習之後，凸優化的應用範圍越來越窄，很多情況下它不再適用，所以這裡面我們主要用到的是無約束優化。同時，在神經網路當中應用最廣的乙個演算法，乙個優化方法，就是反向傳播。
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