机器学习准备入门

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>   

1.为什么需要的是GPU而不是CPU？

CPU与GPU的设计目标是不同的，分别针对不同的应用长江。

CPU需要很强的通用型来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断处理。这里使得CPU的内部结构异常复杂。

而GPU面对的是类型高度统一的，相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

CPU擅长逻辑控制和通用类型数据运算，GPU擅长的是大规模并发计算，所以GPU除了图像处理，越来越多的参与到计算中来。

Cpu是用来做逻辑运算的，GPU用来做数值运算。

2.数学基础

线性代数、概率论、微积分都是机器学习的“语言”。

深度学习中的核心数据结构由标量、向量、矩阵和张量组成.

scaler= 标量，vector=向量，matrix=矩阵，tensor= 张量

 

 

 

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