機器學習專業化的數學

沒有數學就可以進行機器學習嗎？ 絕對不。 機器學習完全是關於數學的。 它是人工智能的一種應用，它使用原始數據，對其進行處理，並進一步建立模型或結論。

就像僅僅通過查看圖片來想像一件物品的三維外觀一樣。 這一切都與理解和推理有關。

機器學習如何成為可能？ 好吧，那是因為每天每一秒都會傳輸和生成大量數據。 即使是現在，當您閱讀本文時，一些信息也在開發中。 這些數據進一步用於分析，最後得出結論。 它很有趣，人們可以通過想知道為什麼某些東西起作用以及如何起作用來將它與我們的日常生活聯繫起來。 在當今世界，很少有人沒有受到人工智能的影響。 因為我們以某種或其他方式遇到它，無論是在醫療保健、屏幕鎖定、照片標記、在線購物等方面。

在這個領域學到的每個概念都以某種或其他方式直接或間接地與數學相關。

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機器學習數學

要理解機器學習的數學，您必須在以下主題中表現出色-

1）統計

2) 多元微積分

3）線性代數

4）概率

這是四大支柱。 讓我們詳細了解它們中的每一個，因為所有這些對於構建算法和解決現實生活中的問題同樣重要。

機器學習就是處理數據。 對於對數據進行的每一次修改，都有一個橋樑可以幫助我們通過計算達到我們的目標，那就是數學。

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1）統計-

這個話題對我們來說比其他話題更熟悉，我們將討論這個話題，因為我們從高中就開始學習這個話題，它是機器學習數學中最重要的組成部分。 它是概率論的應用，用於從收集的數據中得出結論。 它正在處理原始數據以從中獲取調查結果。

• 第一步是收集數據。 有可能通過 2 個來源-

• 主要來源和
• 次要來源。

這是我們下一步行動的基礎。

• 收集的數據是原始數據，需要進行一些處理才能使其有意義和有價值。 處理數據，並從中提取信息。
• 處理後的數據應以易於閱讀和理解的方式表示。
• 最後，根據收集到的數據得出結論，因為只有數字是不夠的！

機器學習中使用了兩種類型的統計數據-

1. A）描述性統計-

描述性統計是一種對處理過的數據進行匯總以便於可視化的度量，並且可以以有意義且易於理解的方式呈現。

1. B）推論統計-

它使您可以根據從總體中獲取的數據得出結論並給出推理。

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2）概率-

從頭開始，概率是特定事件發生的機會或可能性。 在機器學習中，它用於預測特定事件發生的可能性。 事件的概率計算為-。

P（事件）=有利的結果/可能結果的總數

概率的一些基本概念是 -

• 聯合概率-

它是一種顯示兩個不同事件同時發生的可能性有多大的度量。

記為 P(A∩B)-

• 條件概率-

條件概率是指在另一個事件已經發生的情況下某個事件發生的概率。

記為 P(A|B)

• 貝葉斯定理-

它根據新信息給出事件發生概率的結果。 它用新的機會更新一組舊的機會（在添加附加信息之後）以得出一組新的可能性。

貝葉斯定理幫助我們理解混淆矩陣。 在機器領域也被稱為誤差矩陣。 它是一種用於提取分類模型性能結果的方法。 在實際類別和預測類別之間進行比較。 它有四個結果——

真陽性 (TP)：

預測值 = 預測實際陽性

假陽性 (FP)：

預測為正的負值

假陰性 (FN)：

預測為負值的正值

真陰性 (TN)：

預測值 = 預測實際負數

機器學習專業人士使用這個概念來記下輸入並預測可能的結果。

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3）多元微積分-

多元微積分也稱為多元微積分。 它是機器學習算法中數學的一個固有領域，如果不理解這一點，你就無法想進一步。 它是告訴我們如何學習和優化我們的模型或算法的分支。 如果不理解這個概念，就很難預測所收集數據的結果。

多元微積分分為兩種類型，它們是 -

• 微分學-

微積分將數據分解成小塊，以了解它是如何單獨工作的。

• 推理演算-

推論演算將碎片粘合在一起以找出有多少碎片。

其他一些類型是向量值函數、偏導數、Hessian、方向梯度、拉普拉斯、拉格朗分佈。

多元微積分主要用於增強機器學習過程。

4）線性代數-

線性代數是機器學習的支柱。 它使得在大量數據集上運行算法變得可行。 它還使我們了解我們在日常生活中使用的算法的工作原理，並幫助我們做出更好的選擇。

如果不使用線性代數，有很多任務是無法完成的。 哪個是-

• 機器學習模型的開發。
• 複雜數據結構的操作。

機器學習專業人士使用線性代數來構建他們的算法。 線性代數被廣泛稱為 21 世紀的數學，因為許多人認為它將改變未來的每個行業。 它是一個平台，所有算法彙集在一起並得出結果。

一些機器學習算法是基礎的，應該應用於任何數據問題。 它們如下——

1）邏輯回歸

2）線性回歸

3）SVM（支持向量機）

4) 樸素貝葉斯

5）決策樹

6）KNN（K-最近鄰）

7) K-均值

8) 降維算法

9) 梯度提升算法

10) 隨機森林

我們需要一個構建模型的計劃，因為直接實施會導致很多錯誤。 我們需要像 Python 這樣的高級編程語言來測試我們的策略並獲得比使用試錯法更好的結果，這是一個非常耗時的過程。 Python 是用於編程和軟件開發的最佳語言之一。

機器學習的重要性-

讓我們想想有一天不使用人工智能。 難吧？ 所提供的應用程序已成為我們生活中不可或缺的一部分，因為它們能夠為我們的問題提供快速解決方案，並有效、高效和快速地回答繁瑣的問題。 當一個人時間緊迫時，它很方便，可以作為救世主。 它還可以節省時間、金錢並提供安全保障。 無需太多身體運動即可快速高效地完成任務。

我們的生活再簡單不過了。 只需輕點幾下，即可完成付款。 通過面部鎖和指紋鎖保護隱私。 我們從白天玩到晚上的功能都是因為人工學習的天賦。 世界上的每一個問題都可以由 Siri 或谷歌助手來回答。 它幫助我們為自己購買最好的。 例如，在購買手機時，人們可以比較一台設備優於另一台設備及其背後的算法。 它的應用是永無止境的，比如在谷歌地圖中使用它使用來自智能手機的位置數據，在像 ola、uber 這樣的騎乘應用程序中使用，我們在這些應用程序中我們確定乘車價格並最大限度地減少等待時間，在商業航班中使用汽車-試點，每當我們收到來自未知地址的電子郵件時，在垃圾郵件過濾器中進行試點，同時在 gmail 中提供智能回复 - 它會自動向我們建議回复，最重要的是在銀行中防止欺詐和移動支票存款。

它們廣泛應用於醫療保健部門的機器學習； 不僅如此，我們還需要從日出到日落都進行數學計算，因為我們一天要進行幾筆交易。 我們的數學學習之旅始於 11 年級和 12 年級，那時我們開始意識到生活是如此不公平。 在生命的那個時候，你可能想知道我將在哪裡使用這個數學。 嗯，我們就用到這裡，所有的理論知識都付諸實踐了。 讓自己對這個領域著迷的最好方法是採用機器學習算法並理解它為什麼以及如何工作。

並非所有有用的東西都會很快出現。 你必須努力去實現它。 雖然機器學習的數學可能很複雜，但一旦你擅長它，你不僅可以將它用於工作，還可以在日常生活中應用它來理解某些事物的工作原理。

許多人仍然沒有意識到學習數學對於機器學習的重要性，因為我們看到了一些關於我們為什麼以及在哪裡需要數學的指示，不僅在這個領域而且在我們的日常生活中。

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