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机器学习入门必读：6种简单实用算法及学习曲线、思维导图( 十 )

基础数学工具包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、矩阵理论、随机过程、最优化方法和复变函数等 。 没错 ， 基础数学工具在机器学习领域乃至其工程领域必不可少 ， 望读者能够对这些知识有一个较为全面的掌握 。

机器学习基础理论方法包括决策树、支持向量机、贝叶斯、人工神经网络、遗传算法、概率图模型、规则学习、分析学习、增强学习 ， 等等 。

机器学习的实践工具与框架类目就比较繁杂了 ， 包括基础语言与工具、工程框架、数据存储工具和数据处理工具 。

  1. 基础语言与工具有MATLAB及其工具包 ， Python与相应的库（NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等） 。

  2. 工程框架包括TensorFlow、MXNet、Torch和PyTorch、Keras等 。

  3. 数据存储包括Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL等传统的关系型数据库 ， LevelDB、LMDB、Redis等K/V型数据库 ， MongoDB等文档型数据库 ， Neo4j等图形数据库 ， HBase、Cassandra等列数据库 ， 数不胜数 。

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