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机器学习所需技能
机器学习是一个快速发展的领域，需要结合技术技能和软技能才能获得成功。机器学习正在将其应用扩展到不同的行业，选择成为机器学习专家将是一个明智的职业选择。因此，请确保学习所有能够帮助你提高机器学习职业能力的技能。
以下是机器学习所需的一些关键技能：
下图描述了机器学习所需的一些重要技能：
让我们详细讨论上述机器学习所需技能：
编程技能
机器学习需要扎实的编程技能基础，尤其是在Python、R和Java等语言方面。熟练掌握编程技能使数据科学家能够构建、测试和部署机器学习模型。
由于近年来机器学习算法的采用率不断提高，Python成为最流行的编程语言。它非常理想，因为它提供了各种库和包，如NumPy、Matplotlib、Sklearn、Seaborn、Keras、TensorFlow等，这些库和包简化了机器学习中的流程。以下是一些Python基础知识，可以帮助你理解机器学习算法：
- 基本数据类型、字典、列表、集合
- 循环和条件语句
- 函数
- 列表推导式
R编程是机器学习领域另一种流行的编程语言。它可能不如Python流行，但它使繁重的机器学习任务更容易。除了学习编程语言的基础知识外，还应该了解该编程语言提供的包。
统计学和数学
对统计学和数学的深入理解对于机器学习至关重要。数据科学家必须能够理解和应用统计模型、算法和方法来分析和解释数据。
统计学用于对数据进行推断并得出结论。统计学中的公式用于解释数据，以进行数据驱动的决策。它大致分为描述性统计和推理性统计。描述性分析涉及使用均值、范围、方差和标准差等概念来简化和组织数据。而推理性分析则涉及考虑较小的数据，使用假设检验、零假设和备择假设等概念对大型数据集得出结论。
许多数学公式用于开发机器学习算法，以及设置参数和评估性能指标。一些值得了解的数学概念包括：
- 代数 - 你不必成为所有概念的专家；你只需要了解基础知识，如变量、常量和函数、线性方程和对数。
- 线性代数 - 它是对向量和线性映射的研究。牢牢掌握向量、矩阵和特征值等基本概念。
- 微积分 - 理解导数、积分和梯度下降的概念，这有助于开发识别模式和预测结果的先进模型。
你可能想知道数学与机器学习算法有什么关系。一个例子是线性回归（一种监督学习算法）的公式为y=ax+b，这是一个代数中的线性表达式。
为了让你对需要掌握的技能有一个大致的了解，让我们讨论一些例子：
数学符号
大多数机器学习算法都严重依赖数学。你需要的数学水平可能只是初级水平。重要的是，你应该能够阅读数学家在他们的方程式中使用的符号。例如 - 如果你能阅读符号并理解它的含义，你就可以开始学习机器学习了。如果不是，你可能需要复习你的数学知识。
fAN(net−θ)={γifnet−θ≥ϵnet−θif−ϵ<net−θ<ϵ−γifnet−θ≤−ϵ
maxα[m∑i=1α−12m∑i,j=1label(i)⋅label(j)⋅ai⋅aj⟨x(i),x(j)⟩]
fAN(net−θ)=(eλ(net−θ)−e−λ(net−θ)eλ(net−θ)+e−λ(net−θ))
概率论
概率论是另一个重要的基本前提，因为机器学习都是关于让机器学习如何进行预测。应该熟悉的概率论中的主要概念包括随机变量、概率密度或分布等。
以下是一个测试你当前概率论知识的例子：使用条件概率进行分类。
p(ci|x,y)=p(x,y|ci)p(ci)p(x,y)
根据这些定义，我们可以定义贝叶斯分类规则：
- 如果 P(c1|x, y) > P(c2|x, y) ，则类别为 c1 。
- 如果 P(c1|x, y) < P(c2|x, y) ，则类别为 c2 。
优化问题
这是一个优化函数：
maxα[m∑i=1α−12m∑i,j=1label(i)⋅label(j)⋅ai⋅aj⟨x(i),x(j)⟩]
受以下约束：
α≥0,andm∑i−1αi⋅label(i)=0
如果你能阅读和理解以上内容，那么你就准备好了。
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数据结构
对数据结构有良好的了解将有助于解决实际问题和构建软件产品。数据结构有助于解决和理解机器学习中的复杂问题。机器学习中使用的一些数据结构概念包括数组、堆栈、队列、二叉树、映射等。
数据预处理
为机器学习准备数据需要了解数据清洗、数据转换和数据规范化。这包括识别和纠正数据中的错误、缺失值和不一致性。
数据可视化
数据可视化是创建数据的图形表示的过程，以帮助用户理解和解释复杂的数据集。数据科学家必须能够创建有效的可视化效果，以传达数据的见解。你必须熟悉的某些数据可视化工具包括Tableau、Power BI等等。
在许多情况下，你需要了解各种可视化图表才能理解数据的分布并解释算法输出的结果。
除了上述机器学习的理论方面，你还需要良好的编程技能来编写这些算法。
机器学习算法
机器学习需要了解各种算法，例如回归、决策树、随机森林、k近邻、支持向量机和神经网络。理解这些算法的优缺点对于构建有效的机器学习模型至关重要。学习所有算法将有助于理解在哪里以及如何应用算法。
神经网络与深度学习
神经网络是旨在教计算机具备类似于人脑功能的算法。它由相互连接的节点或神经元组成，可以从数据中学习。
深度学习是机器学习的一个子领域，它涉及训练深度神经网络来分析复杂的数据集。深度学习需要对神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和其他相关主题有深入的理解。
自然语言处理
自然语言处理 (NLP)是人工智能的一个分支，专注于使用自然语言进行计算机和人类之间的交互。NLP 需要了解诸如情感分析、文本分类和命名实体识别等技术。
解决问题的能力
机器学习需要强大的解决问题的能力，包括识别问题、提出假设和制定解决方案的能力。数据科学家必须能够创造性地和逻辑地思考，以开发出解决复杂问题的有效解决方案。
沟通能力
沟通能力对于数据科学家来说至关重要，因为他们必须能够向非技术利益相关者解释复杂的专业概念。数据科学家必须能够以清晰简洁的方式传达分析结果及其发现的意义。
商业敏锐度
机器学习用于解决业务问题，因此，理解业务背景以及将机器学习应用于业务问题的能力至关重要。
总的来说，机器学习需要广泛的技能，包括技术技能、数学技能和软技能。为了在这个领域取得成功，数据科学家必须能够结合这些技能来开发有效的机器学习模型，以解决复杂的业务问题。