1樓：find goo
深度學習基礎數學知識目錄
一、資料分析
1）常數e
2）導數
3）梯度
4）Taylor
5）資訊熵與組合數
6）梯度下降
7）牛頓法
二、概率論
1）微積分與逼近論
2）極限、微分、積分基本概念
3）利用逼近的思想理解微分，利用積分的方式理解概率4）概率論基礎
5）古典模型
6）常見概率分布
7）大數定理和中心極限定理
8）協方差(矩陣)和相關係數
9）最大似然估計和最大後驗估計
三、線性代數及矩陣
1）線性空間及線性變換
2）矩陣的基本概念
3）狀態轉移矩陣
4）特徵向量
5）矩陣的相關乘法
6）矩陣的QR分解
7）對稱矩陣、正交矩陣、正定矩陣
8）矩陣的SVD分解
9）矩陣的求導
10）矩陣對映/投影
四、凸優化
1）凸優化基本概念
2）凸集
3）凸函式
4）凸優化問題標準形式
5）凸優化之Lagerange對偶化
6）凸優化之牛頓法、梯度下降法求解
2樓：Ryan Chang
不要指望有什麼靠譜的答案，自己去把下面三本書買來認真看一遍：
3樓：
其實一般的組合分析圖論線性代數基本夠用 ，如果要方便轉一些比較特殊領域的話分析傅利葉級數抽代應用概率論資訊理論組合優化凸優化數值分析今後大部分的特殊應用好上手………
4樓：
數論、離散數學、線性代數、張量、統計學，這幾個吧。
對演算法優化、狀態表示、資料結構設計、時間 - 空間複雜度分析都有很大幫助。
5樓：Stephen
如果你正好要做機器學習或者資料探勘的工作，你會發現高數，線性代數，概率論，統計，矩陣論，他喵的你都要學的無比精深才行啊~
程式設計師需要的數學？
孤獨的三哥 一般的程式設計師，只要能有基本的小學數學能力就夠了。想當程式設計師很簡單，只要沒有帕金森，能握住滑鼠，準確的按出Ctrl C 和 Ctrl V就夠了。 小說讀者 我個人認為，計算機技術，物理的思想更重要，相比數學。對電腦科學來說，演算法，從數學專業說就是組合，以及數理邏輯比較重要，你在計...
您好，請問做程式設計師對邏輯思維能力和數學知識要求高嗎？學後端的話哪方面比較好？
簡之 午休時間來回答。一般只要不是繞不過彎的那種人，做程式就沒有合適不合適一說，只有想做和不想做的區別。我個人看來，醫學的門檻比程式高多了。現在程式設計師都是一茬一茬的，和韭菜一樣。自學或者培訓幾個月就可以出爐了。當然，要成為執牛耳者，需要花費的時間那就比較多了。不過，現階段剛出來的程式設計師，找工...
程式設計師需要數學很厲害嗎？
Alanyu 數學不需要很精，但是以下很重要 1 邏輯思維能力。推薦看一下邏輯學。2 勿在浮沙築高台，對你自己所使用的技術，對你自己所做的事情要紮實。3 集中精力的能力。 土豆燉熊貓 一般的程式設計師只要不做資料處理之類的方向的，數學一般夠用就好。程式設計師真正好的是邏輯能力，能從一堆看似沒什麼的問...