ai算法工程师数学学习部分:统计学习
一个优秀的ai算法工程师必须具有强大的数学基础,线性代数和概率的学习尤为重要,一些数值的稳定性、梯度下降法还有约束优化等等必须掌握,今天给大家说的是数学部分的内容:统计学习。
统计学习部分内容比较丰富,共有19章,主要有:
1、机器学习简介,包含3节;
2、线性代数基础,包含5节;
3、支持向量机,包含7节;
4、朴素贝叶斯,包含4节;
5、决策树,包含7节;
6、knn等等。
这里就不一一介绍了,如果你想成为ai算法工程师,那么你就需要一点一点去了解,一步一步进行实战和使用。如果大家还有这方面的其他问题,也可以进行深入交流。
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