机器学习（0001）机器学习的先导知识

机器学习（0001）机器学习的先导知识

距离上篇机器学习文章（0000）已经有4个月了，一直没有写第二篇。原因是这样的：1.忙公司任务 2.学习这个知识需要许多先导知识 3.懒惰，激情已经散尽。。。

这4个月来，已经写了一个类似于人工智能的程序，但是效果不太理想。然后转向Python的学习，原因是有一些人工智能框架是基于Python的。其实可以直接开始学习人工智能框架的，但是学了一点后发现python语法怪异，有许多地方让我疑惑，于是开始了Python的学习之旅。想成为大牛的我肯定不能满足于会用框架，于是我学完python后又钻入了人工智能的实现上。里面用到了高等数学，线性代数，概率论与数理统计。看到了人工智能的理论基础，我瞬间凌乱了……书到用时方恨少，当年没有好好学数学，如今自己重新拾起来时，发现数学很难，我开始动摇了，真的要学习人工智能吗？这是一条艰难的路！！！

学人工智能前需要学习以下知识：

1.python（运算符，条件语句，循环语句，函数，面向对象等）

2.高等数学（函数，求导，求偏导等）

3.线性代数（矩阵，矩阵运算，矩阵性质等）

4.概率论与数理统计（ 抽样，条件概率，方差，期望，协方差等）

在机器学习中以上知识都用的到，不要怀疑。我习惯在学习之前，把先导知识都理解透彻，这样之后的学习中，就可以更加专注，而不用把更多的注意力转移到其他知识上去。