1樓：穿牙雞社
完全零基礎，學習機器的話，可以先掌握一些關於安全方面的知識，再買一些理論的書籍來進行看，然後再實踐中慢慢的掌握其餘的技巧。
2樓：知哥26361碧究
如果你完全基礎學習機器的話，你首先得要了解這些一些機器的基本理論常識，這樣子你才能更好的上手去學習它。
3樓：6239滅韓什遮
完全零基礎學機器學習的話，一定要掌握的就是那些關於零件和機器基本知識的一些知識，在這些知識掌握了之後才能去更深入，更系統的去學習。
4樓：赫宰是我的
學計畫當然還是需要掌握一些知識了，因為你不懂得這些知識你怎麼來學習呀？還有就是不能讓自己變得更加的優秀，還有就是不好，不能好好的理解這些話題了。
5樓：heart凡碧
大學數學知識是必需的！
6樓：猴88373侄白
我認為完全零基礎學機器學習的話，那麼應該有很多時候都要先學習理論知識，在實際操作才能真真正正的學會機器學習。
7樓：茅詩翠
最起碼要掌握的基礎知識應該是計算機的一些程式如果連計算機一些最基本的語言都不懂的話很難學習。
8樓：賴白絲
首先你要懂得相應的安全知識，因為做機械工作的話是非常危險的，你首先要能夠做到保護好自己。
9樓：沉夜孤星
首先一定要去買幾本關於這個方面的理論的這種書，先了解理論的話，再去進行實際的操作，就比較的容易一些。
機器學習真的很難入門嗎?
10樓：生活對對碰
機器學習不難入門。
機器學習裡有很多演算法，最少你得有程式設計的基礎吧。當然入門講解的一些演算法還是非常易懂的。這裡推薦mooc上的兩門課程，一門是一位北大教授講解的tensorflow實戰課程，另一門是機器學習入門課程，這兩門課都非常適合入門。
簡介
1、了解工種是幹啥的。首先要對這個行業要有一定了解，那個工種是幹啥的，如學習數控銑床的、學習數控車床的，學習鉗工的，學習磨工的。
2、進行課程整理分析。通過授課或者自學都要及時歸納總結，把重點勾畫，不懂問題歸類整理做到請教或找資料查詢。
3、軟體運用多練習。機械類的也會用到很多軟體如：ug、pore、autocad、solidworks、catia、croe等。
這些軟體就是能幫你更好的去分析和解決問題，所以想要熟練掌握，那只有多練習這一種方法。
機器學習該怎麼入門
11樓：匿名使用者
關於機器學習的一些經典演算法 可以關注 機器學習學習筆記。
12樓：匿名使用者
機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行**的演算法。
下面是乙個比較通俗易懂的機器學習入門筆記：
機器學習筆記彙總。
筆記包括了無監督學習、監督學習、機器學習評價指標等內容。
13樓：網友
人工智慧從入門到專家。
14樓：婷寶寶好瘦
首先搞明白各個演算法的是幹嘛的怎麼用，然後**實踐，實踐出真知。
建議關注：大資料與ai人工智慧。
裡面有原理+**實踐，希望能幫到你。
15樓：思憶追古
關於機器學習入門，知乎上有個人感覺還不錯的回答，附鏈結。
簡言之理論必須紮實（數學基礎），學習的目的是為了應用，uci（
有很多機器學習的資料集，嘗試著自己動手實現一些常用的演算法。在工作中會遇到各種問題，所以動手做專案編碼很重要。
機器學習需要什麼數學基礎
16樓：cda資料分析師
然後我們說一下概率統計，在評價過程中，我們需要使用到概率統計。概率統計包括了兩個方面，一方面是數理統計，另外一方面是概率論。一般來說數理統計比較好理解，我們機器學習當中應用的很多模型都是**於數理統計。
像最簡單的線性回歸，還有邏輯回歸，它實際上都是**於統計學。在具體地給定了目標函式之後，我們在實際地去評價這個目標函式的時候，我們會用到一些概率論。當給定了乙個分布，我們要求解這個目標函式的期望值。
在平均意義上，這個目標函式能達到什麼程度呢？這個時候就需要使用到概率論。所以說在評價這個過程中，我們會主要應用到概率統計的一些知識。
最後我們說一下最優化理論，其實關於優化，就不用說了，我們肯定用到的是最優化理論。在最優化理論當中，主要的研究方向是凸優化。凸優化當然它有些限制，但它的好處也很明顯，比如說能夠簡化這個問題的解。
因為在優化當中我們都知道，我們要求的是乙個最大值，或者是最小值，但實際當中我們可能會遇到一些區域性的極大值，區域性的極小值，還有鞍點這樣的點。凸優化可以避免這個問題。在凸優化當中，極大值就是最大值，極小值也就是最小值。
但在實際當中，尤其是引入了神經網路還有深度學習之後，凸優化的應用範圍越來越窄，很多情況下它不再適用，所以這裡面我們主要用到的是無約束優化。同時，在神經網路當中應用最廣的乙個演算法，乙個優化方法，就是反向傳播。
機器學習的需要什麼數學基礎
17樓：網友
最基礎的部分包括基本的高等數學，比如分析、代數（尤其是矩陣論）、數值優化演算法、概率論與數理統計等。
更高階的需要掌握實分析（比如測度論）、圖論、時間序列、回歸分析等等。
再深入的你還可以掌握微分方程、流形幾何等等基礎機器學習涉及不到的內容，這個時候你就可以挖別人挖不出來的坑了。
另外雖然嚴格來說不屬於數學，但是演算法的概念和資料結構的相關知識也是一定要掌握的。
機器學習應補充哪些數學基礎
機器學習應補充哪些數學基礎
18樓：生如夏冰
線性代數、概率與數理統計等吧。
我目前在研究機器學習的演算法，發現用的比較多的數學知識有：
1、矩陣相關計算，因為機器學習處理的是多特徵多樣本，涉及矩陣是不可避免的，而且在降維時用到pca、奇異值等。
2、微積分求導，例如求梯度方向，求極大極小值時3、貝葉斯公式，很多模型基於貝葉斯原理。
4、統計分布，特別是高斯分布應用很廣。
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答 1 烘焙培訓有短期班和長期班之分，培訓的時間不一樣2 短期培訓班的學習時間一般在乙個月左右，和所學課程有關3 長期培訓班的學習時間在一年以上，具體看學校安排4 可以選擇乙個比較有名的 正規的 專業的學校實地諮詢下5 選擇學的時候著重看看師資力量這塊，所謂名師出高徒6 專業學校從基本的理論基礎 烘...
零基礎甜品培訓要學習多久，學烘焙零基礎要學習多久？
建議到專業的學校進行學習，師資力量，教學裝置各方面都有保障 看你的接受能力吧，像專業的西點學校，都是一些沒有基礎的學生，年齡小一些的會選擇學習兩年的專業，多學習一些品種和管理知識，年齡稍大一些則會選擇學習一年的專業，盡早進入工作中，看你自己的選擇啦。還是看你自己的接受程度 不少零基礎的同學會擔心自己...
學習化妝零基礎需要多久，零基礎學習化妝一般多久可以學會學化妝大概要多久
化妝的課程都是不同的 不同的課程學習時間是不同的 學化妝的時間一般來說，如果是做影樓化妝師，三個月或者是四個月的時間就可以了的，如果是做影視要半年到一年的，如果是學整體形象設計，要四個月到半年的時間，這個整體概述，絕對是可以概述所有的培訓學校了。我覺得現在想學化妝的，必須要給自己乙個目標，想好自己以...