机器学习先决条件

当今最受追捧的技术之一是机器学习，这无疑是未来的浪潮。如果你想学习机器学习，必须了解机器学习的先决条件。在机器学习先决条件的帮助下，你可以选择更好的职业道路。

机器学习是一个跨越数学和计算机科学的交叉学科，其目标是教会机器像人类一样思考。在机器学习中，“学习”指的是机器通过输入数据进行检查或从中学习的过程。机器学习系统可以从各种数据集（包括结构化数据、数值数据、文本数据、视觉数据等）中自动学习模式。理解每个概念在适当的上下文中对于成功掌握机器学习技术至关重要。

在本文中，我们将讨论人工智能的先决条件，以便你可以巩固基础，学习其高级概念。

机器学习的先决条件是什么？

要开始学习机器学习，您必须了解以下几点。

• 机器学习职业的教育先决条件
• 机器学习职业的技能先决条件

1. 统计量
2. 线性代数
3. 微积分
4. 概率
5. 编程语言

机器学习的教育先决条件

成为机器学习工程师是否需要硕士/博士学位？

这是想学习机器学习并从事相关职业的人最常询问的关于 ML 教育要求的问题之一。答案是“否”，这意味着您不需要硕士或博士学位来学习和从事机器学习工作。有很多人在没有学位的情况下在这个领域取得了职业成就。另一方面，拥有硕士或博士学位无疑会为您带来更多优势和更顺畅的职业发展。博士学位是展示您技能的一种方式，但您的实践知识和技能最终将帮助您构建项目或在机器学习领域建立职业生涯。因此，如果您有足够的时间和资源攻读硕士或博士学位，您可以这样做，这无疑会为您带来优势。但是，即使您没有学位，但拥有强大的 ML 技能，也可以进入机器学习领域。

机器学习职业的技能先决条件

1. 统计学

机器学习和统计学是两个紧密相关的领域，因为机器学习的大部分概念都源于统计学或依赖于统计学。机器学习技术和算法广泛依赖于统计概念和理论，因此它是 ML 的关键先决条件。

统计学是一门数学领域，它允许从数据中得出逻辑结论。每位机器学习爱好者都必须了解统计概念，以便学习逻辑回归、分布、假设检验等算法的工作原理。它有助于执行以下任务

• 它包含各种工具，允许我们从可用数据和信息中获得一些结果。
• 它从数据中找出结果，并将样本观察转化为有意义的信息。
• 每个原始数据都不完美，并且包含不同的杂质，例如不完整数据、损坏数据等。在这种情况下，统计概念有助于识别这些杂质。
• 它有助于获得不同问题的答案，例如，在板球比赛中谁得分最高/最低？2021 年最流行的技术是什么？等等。
• 统计假设检验能够为任何预测建模问题选择最佳模型。

以下是 ML 所需的一些基本统计概念

• 组合数学
• 公理
• 贝叶斯定理
• 方差和期望
• 随机变量
• 条件分布和联合分布。

2. 线性代数

线性代数研究向量以及操作这些向量、矩阵和线性变换的一些规则。它是机器学习的一个组成部分，有助于 ML 算法在具有多维性的大量数据集上运行。

线性代数的概念广泛用于机器学习算法的开发。它可以执行以下任务

• 线性代数在机器学习中有广泛的应用。
• 线性代数对于优化机器学习中的数据至关重要。
• 它用于损失函数、正则化、协方差矩阵、奇异值分解 (SVD)、矩阵运算和支持向量机分类。
• 线性代数还用于执行主成分分析 (PCA) 以进行降维。
• 除了上述应用之外，它还用于神经网络和数据科学领域。

虽然线性代数是机器学习的关键先决条件之一，但对于初学者来说，不一定需要深入研究；至少，理解基本概念足以开始。

3. 概率

对于相同的输入，在现实世界中有许多情况，其行为或输出可能有所不同。概率一直是数学的一个基本组成部分，它估计事件的可能性。事件发生的可能性越大，其概率就越高。概率用于机器学习以通过不完整的数据进行预测。它有助于确定未来事件的可能结果。在概率的帮助下，我们可以显示不确定性的元素，例如，商业周期或交易中的风险，即，我们可以处理非确定性问题。我们处理的是与传统编程相反的确定性问题；不确定性不会影响输出。它还有助于检验假设和分析概率密度函数和高斯分布等分布。

概率论和统计学是相关的领域；概率处理未来事件，而统计学处理对过去事件的分析。

以下是一些常用的*概率概念*：

• 最大似然估计
• 最大似然回归
• 联合、边际和条件概率，
• 概率分布（离散、连续），
• 密度估计
• 似然和贝叶斯定理等。

4. 微积分

微积分也是机器学习的一个组成部分，但对于初学者来说，不一定需要深入研究；相反，只需要了解基本概念就足够了。在机器学习中，获得最佳参数的过程称为优化，多元微积分有助于解决 ML 模型中的优化问题。它有助于优化并从模型中获得良好结果。在微积分中，我们不必手动求解复杂的导数；相反，我们必须理解微分的工作原理以及它如何应用于向量微积分。多元微积分不仅用于算法训练，还用于梯度下降。多元微积分的一些关键概念是**导数、散度、曲率和二次近似、拉普拉斯和拉格朗日分布、方向梯度等**。

5. 编程语言

除了数学概念之外，掌握一门编程语言和编码能力对于机器学习来说也非常重要。以下是一些最流行的机器学习编程语言

Python

Python 是最强大且易于学习的语言。Python 最初开发于 1991 年初。大多数开发人员和程序员选择 Python 作为他们开发机器学习和人工智能解决方案的首选编程语言。Python 最好的地方在于它比其他编程语言更容易学习，并且为程序员和数据科学家提供了很好的职业机会。

Python 提供了出色的社区支持和广泛的库，以及编程语言的灵活性。Python 是一种平台无关的语言，并且为深度学习和机器学习提供了广泛的框架。

Python 也是一种非常可移植的语言，因为它可以在 Linux、Windows、Mac OS 和 UNIX 等不同平台上使用。

R

R 是编程中用于统计处理的优秀语言之一。它可能不是机器学习的完美语言，但在处理大量数据时它提供了出色的性能。一些内置功能，如内置函数式编程、面向对象特性和向量计算，使其成为机器学习的有价值的编程语言。

R 包含许多专门为 ML 设计的包，它们是

• gmodels - 该包为模型拟合任务提供了不同的工具。
• TM - 这是一个用于文本挖掘应用的伟大框架。
• RODBC - 这是一个 ODBC 接口。
• OneR - 该包用于实现 One Rule 机器学习分类算法。

Java

Java 是全世界所有开发人员和程序员使用最广泛的编程语言。由于 JVM（Java 虚拟机），Java 可以轻松地在各种平台上实现。Java 最好的地方在于，一旦在一个平台上编写和编译，就不需要一次又一次地重新编译。这就是所谓的 WORA（一次编写，到处运行）原则。Java 有很多使其成为机器学习最佳选择的特性。它们如下

• 可移植
• 内存管理器
• 跨平台。
• 易于学习和使用。
• 易于编码的算法。
• 内置垃圾收集器。
• Swing 和标准小部件工具包。
• 简化大型项目的工作。
• 更好的用户交互。
• 易于调试

选择正确的编程语言

除了上述编程语言外，还有许多其他编程语言正在机器学习中使用，例如 C、C++、MATLAB、JavaScript 等。然而，对于初学者来说，选择最佳语言可能是一项艰巨的任务。在机器学习中，Python 和 R 是两种最受欢迎的语言，因为它们具有巨大的优势和丰富的库。但是，也可以使用其他通用语言，例如 Java、C、C++，但请确保您精通这些语言。

除了之前的编程和数学技能外，高级概念只能通过理解一些基本的机器学习概念来学习。这些概念包括各种类型的机器学习？监督式、无监督式和强化式学习？以及方法和模型构建。