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谈算法工程师的数学素养

简单谈算法工程师的数学素养

机器学习、深度学习更像是披着线性代数外衣的内核为统计学的学科。说线性代数是其外衣是因为机器学习、深度学习大部分内容的描述都离不开矩阵、线性代数相关概念；说统计学是因为机器学习、深度学习的内核更像是统计学。除了统计学、线性代数外，机器学习、深度学习还涉及很多数学。

机器学习、深度学习中的数学不外乎以下这些数学内容：

作为算法工程师或者打算从事算法相关工作，需要掌握以上所有数学？非也，非也！

作为算法工程师，其实知道以上数学领域的基础知识、在脑海里形成结构框架即可。在这样的前提下，在遇到具体问题时，能够将其抽象成数学问题，并归类到具体哪个数学分支，然后快速学习该分支下相关的知识细节，包括定义、定理等等，最终的目标是解决这个具体问题。

因此，数学之于机器学习、深度学习，着重数学思想数学基础的掌握、知识框架的形成、问题抽象能力和快速学习能力。

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