從數學入手，3招打破機器學習工程師的邊界
本文約1300餘字，閱讀需要約3.2分鐘；
系統資料領取見文末；
關鍵詞：人工智慧，機器學習，深度學習，數學，學習建議，微專業
01.機器學習工程師的邊界是什麼？
大多數的事物都是有邊界的。那機器學習的邊界又是什麼呢？
對，就是數學。
掌握了數學這個機器學習的底層基礎，不僅可以加深對演算法的理解，還能在模型優化階段更加遊刃有餘。
02.如何打破邊界？
希望以下的內容能給你參考思路。
?
機器學習中的數學基礎
方法建議：將實際意義與興趣賦予看似枯燥的學習之後，盡量死磕最少必要知識。
上圖是個使用邏輯回歸判斷一個男生是否是一位合適的女婿的例子。
其中，Y=w1*身高+w2*品德+w3*財富+w4*顏值+w5*就可以表達為多項式Y=w1*x1+w2*x2+w3*x3+w4*x4+w5*5，通過Sigmoid函數後，轉化為該男生可能成為優秀女婿的概率問題。
這裡會涉及
sigmoid函數、求導演算法、梯度下降、正則項控制過擬合
等數學知識。遇到問題解決問題，死磕關鍵點，才不會鑽入牛角尖，陷入數學知識的汪洋大海中孤立無援。? 機器學習中的線性代數
方法建議：盡量將線性代數與現實意義結合起來
對於線性代數，理解它與機器學習的關鍵在於：理解線性代數與現實世界的巧妙的耦合。
上圖中的x，y可以分別代表觀察事物的2個維度。
x，y各自有大量的線性組合，意味著事物的2個維度有大量不同的看法，
將這些看法用機器來進行計算、歸納、演繹，並組合大量個別的看法，抽離出符合大多數的平衡點，從而得出普遍適用的結論。這不就是一件奇妙的巧妙而耦合的事件嘛~
? 機器學習中的概率統計
方法建議：盡量將看似無味的概率統計知識與感興趣的話題結合起來理解
隱馬爾科夫（HMM）演算法是機器學習中的一個概率圖模型，也是很多演算法崗位面試中的考察難點。來自知乎的王蒟蒻，就用一個遊戲的場景清楚的解釋了隱馬爾科夫（HMM）演算法的原理。
https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33614574(鏈接)
我是一戰士，修鍊出了三種戰鬥形態，分別為暴怒態，正常狀態和防禦態。同時我也會三個被動技能，分別是普通平A，爆擊(攻擊傷害翻倍)，吸血(生命汲取)。
我在暴怒狀態下打出暴擊的概率是80%,打出吸血概率為5%；
在平衡形態下，打出暴擊的比率為30%，打出吸血的概率是20%；
在防禦形態下，暴擊成功概率為5%，吸血概率為60%。
總結一下，戰士在不同狀態下能打出技能的概率不一樣。
本來，戰士這個職業在暴怒態時，身邊會有一圈紅光環；防禦態時，會有一圈藍光環。但是，現在我正在玩遊戲，遊戲突然出了個bug：有個傻x程序員改了遊戲的代碼，他給寫崩了，從此戰士身邊光環都看不見了。那我沒法通過看腳下的光環知道戰士在爆什麼狀態了。
話說，現在問題來了：由於看不到腳下光環，我只能估計「戰士」在爆什麼狀態；但我現在打一boss，砍10次，發現8次都是暴擊，血嘩嘩地翻倍在掉，你覺得我這戰士最可能是爆了什麼狀態？
所以，通過自己感興趣的話題來理解深奧的概率問題，就輕鬆很多了。
03.打破邊界的誤區
也許你早已意識到高等數學、線性代數、概率統計對做機器學習的重要性，也在積極補課中，於是一頭扎進大學的教材中。但埋頭死磕了好多次，每次都半途而費，學了很多，學到的很少。
因為教材始終更偏向理論。優點是每一步都可靠，邏輯嚴謹；但缺點就是很難理解。
古語有云：「獨學而無友則孤陋而寡聞」，多人學習，協作學習能較快認識到打破機器學習邊界的誤區，儘可能的使用合適的學習方法。
推薦網易雲課堂聯合稀牛學院共同推出的人工智慧系列微專業課程，由知名企業一線人工智慧專家打造，結合工業界應用經驗設計學習路徑，並且有講師助教為你答疑解惑，真正帶你從入門到精通。
以下福利限時免費：
PART 1 免費直播
直播主題：
從入門到大牛：機器學習者的職業之路
<
10月10日 周三 20:00
>直
播大綱：
盤點國內外機器學習的創業大潮
找工作，你能去的崗位有哪些？
面試官眼中好簡歷的重點在這裡
成為大牛演算法工程師的必備技能
實戰：手把手教你Kaggle刷題與自我提高
直播講師：
加號 人工智慧機器學習金牌老師
牛津大學畢業，主研深度學習在金融領域的應用。曾創立數學數字化營銷公司UiiTech，隨後在倫敦知名金融科技公司TypeScore任首席數據科學家。
PART 2 免費體驗課
《機器學習工程師體驗課》
課程大綱：
機器學習的就業前景
課前熱身：Python實戰複習
機器學習工程師的實際應用案例
PART 3 免費學習資料
獲取方式
群號：866057600
