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學習機器學習的三種境界
2019-05-08
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機器學習是人工智能中最重要的內容之一。當然，機器學習需要很多的數學工具，正是由于這些數學工具，我們的機器學習才能夠解決出很多的問題。而數學工具有很多，我們需要學習的數學工具也有很多，那么數學工具需要學到什么程度才能應用到機器學習呢？其實需要三種境界，在這篇文章中我們就給大家介紹一下這三種境界，希望能夠幫助到大家。

1，利用已知方法解決問題

一般來說，機器學習有三個階段。第一個階段，就是說給定一個模型，我們能夠用它來根據給定的輸入來求解輸出，也就是利用已知的方法來解決問題。那么這個已知的方法，我們可以把它看成一個黑箱子，我們不關注這個過程，不關注這個方法是如何解決問題，只要能夠解決問題就行?？赡芤呀浻辛艘粋€算法，那么我們只需要對數據做一些處理，把這個數據送入到算法當中，得到一個輸出，我們能看明白這個輸出是怎么回事，這就可以。這是能使用的階段，我們只是做一個算法的使用者，我們能把它用清楚就夠了。

2.理解已知方法的工作原理

如果在能使用的基礎上再進一步，那么就是能看懂，我們不光用這個已知的方法來解決問題，同時我們還能夠理解這個方法的工作原理。知其然，還能知其所以然。能使用就是知其然，能看懂就是知其所以然。那么這個方法可能背后有一些數學推導，會涉及到一些概率，最優化，還有線性代數的一些使用。

3.根據 問題特征開發新的方法

把已知方法理解之后，還可以根據我的問題，根據自己的實際問題的特點，來開發一些新的方法。要么呢，可以對已知的方法來做一些改進，使它更符合自己的一個待解決問題的方法，或者說開發一個完全新的方法，就是重新推導，推倒重來，直接設計一個新的方法。那么很顯然，這個呢，對于數學功底就有更深層次的一個要求。

這篇文章通過為大家介紹數學工具需要學到什么程度才能應用到機器學習的相關知識，雖然學習的過程可能會很枯燥，也會艱難很多，但功夫不負有心人，只要有心去學，用心去學，相信自己可以早日學有所成的。


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