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发布时间:2018-09-06 19:27:53 所属栏目:教程 来源:佚名
导读:9月15日技术沙龙 | 如何将智能化和运维工作相结合,实现智能运维! 很多同学想从事数据科学岗位,对于这个岗位而言,数学知识的储备重要吗? 答案显而易见,掌握好数学对于从事该岗位而言是很重要的。数学一直是任何当代科学学科的基础,几乎所有的现代数据
示例:使用最小平方损失函数的简单线性回归问题通常具有精确的解析解,但逻辑回归问题却没有,要理解其中的原因,需要了解优化中凸性的概念,这也将阐明为什么我们必须对大多数机器学习问题中的“近似”解决方案能够满意。 资源: 业务分析中的优化方法 ——edX 离散优化—— Coursera 确定性优化 ——edX 结束语 (编辑:晋中站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |