五分钟向长辈解释机器学习，这样最通俗！( 六 )_全文共2746字

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线性代数是数学的一个研究领域，被公认为是深入了解机器学习的前提。线性代数的内容非常广泛，包含很多晦涩难懂的理论和发现。但是其基本方法和符号对机器学习研究者来说是非常有用的。所以，需要有坚实的线性代数知识作为基础。

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数学对学习机器学习来说是极其重要的，因为我们需要在选择算法时考虑其准确性、训练时间以及其他性能。数学可以帮助我们找到一种让机器学习的最佳方法。除了线性代数，机器学习科学家/工程师也需要掌握微积分、算法、概率论和统计学等数学概念。在机器学习中， Python是最常用的一种编程语言。

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联想到大脑

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大脑会将世界上各种各样的信息收集起来形成我们对现实的看法。计算机也需要做到这一点。神经网络就承担了这一职责。

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神经网络是让计算机模拟人类大脑最常用的方法。人类大脑由将近10亿个神经细胞，也就是神经元构成。人类大脑非常擅长解决问题。在解决问题时，每个神经元都会负责解决其中的一小部分。这些神经元可以收集和传递信号，就像一个电网。

五分钟向长辈解释机器学习，这样最通俗！( 六 )