工科数学学习指导,工科数学课程

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于工科数学学习指导的问题，于是小编就整理了2个相关介绍工科数学学习指导的解答，让我们一起看看吧。

1. 自己学的工科，但是数学基础不好，尤其是函数，有什么办法吗？
2. 机器学习应补充哪些数学基础？

自己学的工科，但是数学基础不好，尤其是函数，有什么办法吗？

原本我以为大学老师都应该是学富五车满腹经纶，但后来才知道有的比学生还不如。数学好了固然对你工科专业有好处。比如材料力学，弹性力学，矩阵分析，数值分析等等课程会学起来不那么吃力，微积分矩阵的思想随处可见。如果基础较差但又非常需要的话，建议根据你现在状况，需要什么学什么。有针对的学习，不然毫无目的的重头开始非得累死。

起初，我认为大学教师应该富有并且具有丰富的经济技能，但后来我才知道有些人比学生还差。数学适合您的工程专业。例如，诸如材料力学，弹性，矩阵分析，数值分析等课程将较难学习。微积分矩阵的想法随处可见。如果基础较差但您非常需要它，建议根据当前情况了解您的需要。有针对性的学习，否则无目的地重新开始会很累。

机器学习应补充哪些数学基础？

我们知道，机器学习涉及到很多的工具，其中最重要的当属数学工具了，因此必要的数学基础可谓是打开机器学习大门的必备钥匙。机器学习涉及到的数学基础内容包括三个方面，分别是线性代数、概率统计和最优化理论。下面小编就会好好给大家介绍一下机器学习中涉及到的数学基础知道，让大家在日常的机器学习中可以更好地运用数学工具。 首先我们给大家介绍一下线性代数，线性代数起到的一个最主要的作用就是把具体的事物转化成抽象的数学模型。不管我们的世界当中有多么纷繁复杂，我们都可以把它转化成一个向量，或者一个矩阵的形式。这就是线性代数最主要的作用。所以，在线性代数解决表示这个问题的过程中，我们主要包括这样两个部分，一方面是线性空间理论，也就是我们说的向量、矩阵、变换这样一些问题。第二个是矩阵分析。给定一个矩阵，我们可以对它做所谓的SVD分解，也就是做奇异值分解，或者是做其他的一些分析。这样两个部分共同构成了我们机器学习当中所需要的线性代数。 然后我们说一下概率统计，在评价过程中，我们需要使用到概率统计。概率统计包括了两个方面，一方面是数理统计，另外一方面是概率论。一般来说数理统计比较好理解，我们机器学习当中应用的很多模型都是来源于数理统计。像最简单的线性回归，还有逻辑回归，它实际上都是来源于统计学。在具体地给定了目标函数之后，我们在实际地去评价这个目标函数的时候，我们会用到一些概率论。当给定了一个分布，我们要求解这个目标函数的期望值。在平均意义上，这个目标函数能达到什么程度呢？这个时候就需要使用到概率论。所以说在评价这个过程中，我们会主要应用到概率统计的一些知识。 最后我们说一下最优化理论，其实关于优化，就不用说了，我们肯定用到的是最优化理论。在最优化理论当中，主要的研究方向是凸优化。凸优化当然它有些限制，但它的好处也很明显，比如说能够简化这个问题的解。因为在优化当中我们都知道，我们要求的是一个最大值，或者是最小值，但实际当中我们可能会遇到一些局部的极大值，局部的极小值，还有鞍点这样的点。凸优化可以避免这个问题。在凸优化当中，极大值就是最大值，极小值也就是最小值。但在实际当中，尤其是引入了神经网络还有深度学习之后，凸优化的应用范围越来越窄，很多情况下它不再适用，所以这里面我们主要用到的是无约束优化。同时，在神经网络当中应用最广的一个算法，一个优化方法，就是反向传播。

到此，以上就是小编对于工科数学学习指导的问题就介绍到这了，希望介绍关于工科数学学习指导的2点解答对大家有用。

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