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人们不完全知道机器学习需要什么样的数学水平，尤其是那些尚未学习数学或学校统计数据的数学水平更加困惑。
本文的最初目的是介绍建立机器学习产品或机器学习学术研究所需的数学背景。我提到的建议来自与机器学习工程师，研究人员和教育工作者的对话，以及我自己在机器学习和行业工作方面的个人经验。
为了建立数学的先决条件，我首先提出了不同的思维模型和策略，以帮助每个人在传统的课堂环境之外接受数学教育。然后，我将概述不同类型的机器学习工作所需的数学背景，因为这些学科的范围非常宽，从高中级别的统计和计算到概率图模型（，PGM）。我希望在阅读本文后，您可以对数学教育有一般的了解。
我还知道，学习风格，框架和资源是针对学习者的个人需求或目标的独特之处。
关于数学焦虑的观点
许多事实表明，许多人害怕包括工程师在内的数学。首先，我想谈论关于“善于数学”的神话。
实际上，擅长数学的人经历了许多数学练习。因此，当他们遇到数学问题时，他们很难拥有“卡外壳”。与自然才能相比，学生的思维模式是学习数学能力的主要预测因素。 （正如最近的研究表明：“'我在数学上不好的神话'的神话”）
您必须知道，您需要时间和精力来实现这一领域，但是这个领域绝对不是您。在本文中，我将帮助您了解您需要哪种数学基础和学习策略。
准备开始
作为软件开发人员，我们通常具有线性代数和矩阵计算的基本知识（因此您不会因符号而感到困扰）（可以指“和”），以及概率理论的基础（请参阅“”）。当然，有基本的编程功能。这些是我们学习数学背景的工具。然后，您可以根据感兴趣的工作来确定学习方向。
如何在学校外学习数学
我个人认为，学习数学的最佳方法是作为一项完整的工作（例如成为学生）学习。因为您离开了学校的环境，所以您可能没有那种结构化的学习，也不会有积极的压力和可用的学习资源。
为了在学校外学习数学，我建议采用研究小组或午餐讨论的形式，并使用研究研讨会作为学习的重要资源。在研究实验室中，这些可能以阅读组的形式出现。小组可以讨论教科书章节或定期讨论课程。
学习氛围具有重要的作用。这项“额外”研究应受到管理层的鼓励和动机，以使其不会觉得它占据了日常工作。实际上，尽管时间短期成本，但同伴驱动的学习环境可以使您的长期工作更加有效。
数学和代码
数学和代码在机器学习工作流程中高度交织在一起。代码通常是根据数学直觉构建的，甚至共享数学符号和语法。实际上，现代数据科学框架（例如numpy）使将数学操作（例如矩阵/向量积累）转换为直观代码变得容易。
我鼓励您采用代码作为合并学习的一种方式。数学和代码都取决于概念的理解和象征。例如，执行损失函数或优化算法的手动实现可能是真正理解基本概念的好方法。
作为通过代码学习数学的一种情况，我们可以考虑一个实用的例子：神经网络中relu激活函数的反向传播（是的，即使/可以实现这一目标:)！作为条目，反向传播是通过微积分的链型规则来计算梯度的技术。为了使用链条规则，我们将将上游指南乘以Relu的梯度。
AI前线注意：Relu（单位），线性整流器功能，是人工神经网络中常用的激活功能。它通常是指由坡度函数机变化表示的非线性函数。在计算机视觉人工智能领域中广泛引用，例如图像识别。链条规则是复合函数衍生物数量的规则。
首先，我们可视化relu激活函数并将其定义如下：
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