機器學習需要哪些數學基礎？

對于從事機器學習的學生來說，高等數學、線性代數、概率論和數理統計是三門課程中最重要的數學基礎。我來分別解釋一下這三個方面在機器學習中的作用。

1.微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘子法、高等數學中的泰勒展開等知識點都在機器學習中有應用。比如在logistic回歸模型中求梯度時需要偏導數，優化目標使用牛頓迭代法，約束優化問題的SVM使用拉格朗日乘子法等等。，以及高等數學的其他知識點都或多或少的體現在機器學習中。

分解，張量分解，線性代數推薦系統中使用的非負矩陣分解NMF，PCA主成分分析中的特征值和矩陣運算。我來貼一下之前用矩陣求導解決最小二乘問題的公式推導過程，體會一下線性代數的重要性。

最小二乘的求解可以用梯度下降迭代或牛頓迭代求解，但也可以基于矩陣求導計算。其計算方法更加簡潔高效，不需要大量迭代，只需要解一個正規方程組。

總之，對于機器學習來說，線性代數比高數更重要。

3.概率論與數理統計概率論與數理統計就更重要了，比如樸素貝葉斯分類和概率圖模型中用到的貝葉斯公式，高斯過程，最大熵模型，抽樣方法，NLP領域的大部分算法都與概率論有關，比如基于LDA的主題模型，基于CRF的序列標注模型，分詞系統等等。

所以，要從事機器學習，高等數學、線性代數、概率論、數理統計都是必不可少的數學基礎。

大數據主要涉及的內容有哪些？可以從事哪些崗位？

我記得我大學畢業后的第一份工作。我們公司的業務是進行BI產品的研究和開發。什么時候互聯網沒有今天這么火，沒有大數據和移動互聯網的概念？記得有一次和同事去華師大后門買書。同事買了一個javascript，我買了一個ajax。當時我們產品的客戶端是用D:文本、視頻和數據庫。了解大數據的概念，讓讓我們看看大數據包含什么。

大數據的內涵

從技術角度來說，大數據包括兩個分支:數據分析和數據挖掘。數據分析是對歷史數據的分析，為管理層提供輔助決策信息。數據挖掘是一個研究趨勢和未來的問題，主要用于預測。從業務的時效性要求來說，可以分為實時在線分析系統和離線分析系統。比如:網站的實時用戶區域分布就是一款實時分析應用；2019年全國各省GDP排名分析是一款離線分析應用。

從大數據項目的流程來看，大數據包括:數據采集、數據收集、數據轉換與存儲、數據建模與分析、上層應用展示等等。大數據的難點在于海量數據的分析，而海量數據的分析又涉及到海量數據存儲和分析架構。

根據hadoop的技術體系，flume用于收集和轉換存儲在各種服務器中的日志和數據，并存儲在hdfs文件系統或hive或hbase等數據倉庫中，然后使用Hadoop架構的規范編寫mapreduce作業，再將分析結果展示給用戶。當然，數據分析有各種算法。

與大數據相關的工作

以下是與大數據相關的核心職位:

業務專家或顧問:為大數據提供研發方向和確定研究課題，為技術人員提供業務支持。

數據分析師:從事數據收集、整理和分析，并根據數據做出評價和預測的專業人員。成員。

數據挖掘工程師:從海量數據中發現規則，需要良好的算法和數學基礎。

可視化工程師:為顯示分析結果提供美觀易懂的界面。

維護工程師:負責服務器環境的配置、搭建和運維。

每個公司用的大數據技術線不一樣，崗位也會有差距。有興趣的朋友可以自己了解一下現有的幾個大數據解決方案。

隨著5G網絡的建設，接入網絡的物聯網設備會越來越多，互聯網積累的數據會呈級數增長。未來幾年，大數據行業仍然是朝陽產業，需要越來越多的大數據人才。希望本文對愿意投身大數據行業的朋友有所啟發和幫助，也希望大家對大數據的概念有更清晰的認識。謝謝你