机器学习专业化的数学

没有数学就可以进行机器学习吗？ 绝对不。 机器学习完全是关于数学的。 它是人工智能的一种应用，它使用原始数据，对其进行处理，并进一步建立模型或结论。

就像仅仅通过查看图片来想象一件物品的三维外观一样。 这一切都与理解和推理有关。

机器学习如何成为可能？ 好吧，那是因为每天每一秒都会传输和生成大量数据。 即使是现在，当您阅读本文时，一些信息也在开发中。 这些数据进一步用于分析，最后得出结论。 它很有趣，人们可以通过想知道为什么某些东西起作用以及如何起作用来将它与我们的日常生活联系起来。 在当今世界，很少有人没有受到人工智能的影响。 因为我们以某种或其他方式遇到它，无论是在医疗保健、屏幕锁定、照片标记、在线购物等方面。

在这个领域学到的每个概念都以某种或其他方式直接或间接地与数学相关。

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机器学习数学

要理解机器学习的数学，您必须在以下主题中表现出色-

1）统计

2) 多元微积分

3）线性代数

4）概率

这是四大支柱。 让我们详细了解它们中的每一个，因为所有这些对于构建算法和解决现实生活中的问题同样重要。

机器学习就是处理数据。 对于对数据进行的每一次修改，都有一个桥梁可以帮助我们通过计算达到我们的目标，那就是数学。

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1）统计-

这个话题对我们来说比其他话题更熟悉，我们将讨论这个话题，因为我们从高中就开始学习这个话题，它是机器学习数学中最重要的组成部分。 它是概率论的应用，用于从收集的数据中得出结论。 它正在处理原始数据以从中获取调查结果。

• 第一步是收集数据。 有可能通过 2 个来源-

• 主要来源和
• 次要来源。

这是我们下一步行动的基础。

• 收集的数据是原始数据，需要进行一些处理才能使其有意义和有价值。 处理数据，并从中提取信息。
• 处理后的数据应以易于阅读和理解的方式表示。
• 最后，根据收集到的数据得出结论，因为只有数字是不够的！

机器学习中使用了两种类型的统计数据-

1. A）描述性统计-

描述性统计是一种对处理过的数据进行汇总以便于可视化的度量，并且可以以有意义且易于理解的方式呈现。

1. B）推论统计-

它使您可以根据从总体中获取的数据得出结论并给出推理。

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2）概率-

从头开始，概率是特定事件发生的机会或可能性。 在机器学习中，它用于预测特定事件发生的可能性。 事件的概率计算为-。

P（事件）=有利的结果/可能结果的总数

概率的一些基本概念是 -

• 联合概率-

它是一种显示两个不同事件同时发生的可能性有多大的度量。

记为 P(A∩B)-

• 条件概率-

条件概率是指在另一个事件已经发生的情况下某个事件发生的概率。

记为 P(A|B)

• 贝叶斯定理-

它根据新信息给出事件发生概率的结果。 它用新的机会更新一组旧的机会（在添加附加信息之后）以得出一组新的可能性。

贝叶斯定理帮助我们理解混淆矩阵。 在机器领域也被称为误差矩阵。 它是一种用于提取分类模型性能结果的方法。 在实际类别和预测类别之间进行比较。 它有四个结果——

真阳性 (TP)：

预测值 = 预测实际阳性

假阳性 (FP)：

预测为正的负值

假阴性 (FN)：

预测为负值的正值

真阴性 (TN)：

预测值 = 预测实际负数

机器学习专业人士使用这个概念来记下输入并预测可能的结果。

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3）多元微积分-

多元微积分也称为多元微积分。 它是机器学习算法中数学的一个固有领域，如果不理解这一点，你就无法想进一步。 它是告诉我们如何学习和优化我们的模型或算法的分支。 如果不理解这个概念，就很难预测所收集数据的结果。

多元微积分分为两种类型，它们是 -

• 微分学-

微积分将数据分解成小块，以了解它是如何单独工作的。

• 推理演算-

推论演算将碎片粘合在一起以找出有多少碎片。

其他一些类型是向量值函数、偏导数、Hessian、方向梯度、拉普拉斯、拉格朗分布。

多元微积分主要用于增强机器学习过程。

4）线性代数-

线性代数是机器学习的支柱。 它使得在大量数据集上运行算法变得可行。 它还使我们了解我们在日常生活中使用的算法的工作原理，并帮助我们做出更好的选择。

如果不使用线性代数，有很多任务是无法完成的。 哪个是-

• 机器学习模型的开发。
• 复杂数据结构的操作。

机器学习专业人士使用线性代数来构建他们的算法。 线性代数被广泛称为 21 世纪的数学，因为许多人认为它将改变未来的每个行业。 它是一个平台，所有算法汇集在一起​​并得出结果。

一些机器学习算法是基础的，应该应用于任何数据问题。 它们如下——

1）逻辑回归

2）线性回归

3）SVM（支持向量机）

4) 朴素贝叶斯

5）决策树

6）KNN（K-最近邻）

7) K-均值

8) 降维算法

9) 梯度提升算法

10) 随机森林

我们需要一个构建模型的计划，因为直接实施会导致很多错误。 我们需要像 Python 这样的高级编程语言来测试我们的策略并获得比使用试错法更好的结果，这是一个非常耗时的过程。 Python 是用于编程和软件开发的最佳语言之一。

机器学习的重要性-

让我们想想有一天不使用人工智能。 难吧？ 所提供的应用程序已成为我们生活中不可或缺的一部分，因为它们能够为我们的问题提供快速解决方案，并有效、高效和快速地回答繁琐的问题。 当一个人时间紧迫时，它很方便，可以作为救世主。 它还可以节省时间、金钱并提供安全保障。 无需太多身体运动即可快速高效地完成任务。

我们的生活再简单不过了。 只需轻点几下，即可完成付款。 通过面部锁和指纹锁保护隐私。 我们从白天玩到晚上的功能都是因为人工学习的天赋。 世界上的每一个问题都可以由 Siri 或谷歌助手来回答。 它帮助我们为自己购买最好的。 例如，在购买手机时，人们可以比较一台设备优于另一台设备及其背后的算法。 它的应用是永无止境的，比如在谷歌地图中使用它使用来自智能手机的位置数据，在像 ola、uber 这样的骑乘应用程序中使用，我们在这些应用程序中我们确定乘车价格并最大限度地减少等待时间，在商业航班中使用汽车-试点，每当我们收到来自未知地址的电子邮件时，在垃圾邮件过滤器中进行试点，同时在 gmail 中提供智能回复 - 它会自动向我们建议回复，最重要的是在银行中防止欺诈和移动支票存款。

它们广泛应用于医疗保健部门的机器学习； 不仅如此，我们还需要从日出到日落都进行数学计算，因为我们一天要进行几笔交易。 我们的数学学习之旅始于 11 年级和 12 年级，那时我们开始意识到生活是如此不公平。 在生命的那个时候，你可能想知道我将在哪里使用这个数学。 嗯，我们就用到这里，所有的理论知识都付诸实践了。 让自己对这个领域着迷的最好方法是采用机器学习算法并理解它为什么以及如何工作。

并非所有有用的东西都会很快出现。 你必须努力去实现它。 虽然机器学习的数学可能很复杂，但一旦你擅长它，你不仅可以将它用于工作，还可以在日常生活中应用它来理解某些事物的工作原理。

许多人仍然没有意识到学习数学对于机器学习的重要性，因为我们看到了一些关于我们为什么以及在哪里需要数学的指示，不仅在这个领域而且在我们的日常生活中。

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