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在機器學習中如何快速地掌握數(shù)學知識？
2019-04-30
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現(xiàn)如今，只要是和計算機有關(guān)的技術(shù)，就離不開數(shù)學知識，尤其是在機器學習中，數(shù)學工具是一個十分重要的工具，也正是因為擁有了這些數(shù)學知識，機器學習才能夠幫助我們解決很多的問題，才能夠為人工智能提供貢獻。那么在機器學習中如何快速地掌握數(shù)學知識呢？下面我們就給大家詳細介紹一下這些問題，希望這篇文章能夠更好的幫助大家。

1.掌握核心概念

我們要握核心概念，比如說在線性代數(shù)當中核心概念是什么？就是線性空間，向量矩陣以及對于向量矩陣的度量，包括范數(shù)、包括內(nèi)積這些，這些就是它的核心概念。那么在概率統(tǒng)計當中，頻率學派，還有貝葉斯學派，他們兩者之間的區(qū)別是一個核心概念，同時呢，像期望方差這些指標，還有條件概率，這樣的一些概念，條件概率聯(lián)合概率這樣一些概念也是核心概念。那么在最優(yōu)化當中，這些算法，這個梯度下降法，或者牛頓法，這就是核心概念。這樣我們才能夠更好的了解這些知識。

2.以點帶面

很多人學習數(shù)學工具知識都是十分緊湊的，在時間有限的情況下，我們一定要把有限的精力集中在重要的知識上。先把這些核心概念搞清楚，再通過這些核心的概念，來以點代面，從這些關(guān)鍵的問題去鋪開，慢慢地去接觸其他的問題。

3.了解問題導向

在學習的時候，我們可以以問題為導向，就是結(jié)合著我們實際的需求，結(jié)合我們實際的問題，來決定我們?nèi)W什么。掌握到什么程度是我們需要注意的內(nèi)容，學習機器學習當中的數(shù)學都是為了解決問題。如果不能解決問題的話，我們學到的這個東西的價值就沒有能夠解決問題的這個知識的價值大。當然我們也不能否定其價值。所以在學習的時候，大家可以嘗試著以問題為導向。帶著問題去探索這些知識，帶著問題去學習知識，可能你會發(fā)現(xiàn)，這樣會得到更高的效率。所以大家可以做好這些內(nèi)容。

關(guān)于如何學習數(shù)學工具知識的具體方法我們就給大家講到這里了，通過這些方法的描述，想必大家已經(jīng)知道如何學習數(shù)學知識了吧？希望大家早日能夠?qū)W成數(shù)學知識。

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