机器学习入门第一课：从高中课本谈起

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机器学习入门第一课：从高中课本谈起

从简单的高中课本上的线性回归和最小二乘法谈起，解秘线性回归采用最小二乘法的奥秘，揭示最优化问题与概率统计的本质关系。

一线互联网工程师与你一起走进奇妙的算法世界，无论你是刚上大学的学生，还是准备校招的应届生，亦或是工作多年，准备转行 AI 的朋友们，都可以学习到有用的知识。

实录提要：

• 入门机器学习需要掌握哪些编程语言，前端转机器学习有什么需要注意的？
• 线性回归为什么不用绝对值损失函数？
• 线性回归除了最小二乘法还有什么解法？
• 机器学习工程师具体是做什么的？
• 机器学习入门需要掌握哪些知识，看哪些书？
• 关于文中提到的公式，有详细的推导过程吗？
• 一般 BAT 大厂对机器学习算法工程师的数学功底要求有多高？
• 机器学习需要的工具，初学者怎样快速入门？
• 聊聊机器学习工作中的真实项目，举例说明？
• 现有很多网课都在大力推广机器学习、人工智能、数据挖掘等，如何甄别质量？
• 人工智能的测试职位具体做什么工作的？需要掌握哪些技能？
• 对于机器学习，数学是第一位，那算法基础是不是仅次于数学基础？
• 深度学习和机器学习有什么区别？
• 机器学习模型应用工程师常用的模型有哪些？
• 机器学习、大数据以及云计算有怎样的关系？

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