一、机器学习应补充哪些数学基础？

提出这个问题的人很好，表示你对机器学习的底层技术是有兴趣的，而不仅仅是个调库侠。最近几年因为机器学习的基础库特别强大，很多人可以在不大懂机器学习的情况下，就能实现一个还不错的人工智能应用。

从数学基础来说，大学工科数学的微积分，线性代数和概率论是必备的。也可以看看高纳德老爷子（对，就是the art of programming的作者）的具体数学。

另外，直接看上面的数学书可能无法理解到数学是如何运用到机器学习中的。这个时候就要介绍两本书了，一个是频率学派的代表作：统计学习基础，一个是贝叶斯学派的代表作：模式识别和机器学习PRML。

最后再说一下，以上书都不看，你也可以通过调用各种库写个能忽悠人的应用。所以本回答仅供有志青年参考。

二、学习机器视觉需要哪些基础知识？

需要掌握以下基础知识：

1. 图像处理技术：机器视觉的核心技术之一，主要是对图像进行处理和分析。包括图像获取、图像预处理、特征提取、分类识别等。

2. 机器学习：机器视觉的重要分支，通过利用大量数据进行训练，从而实现对图像的分类、识别、定位等。包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

3. 深度学习：机器学习的一种特殊形式，通过多层神经网络实现对图像的高级抽象和表示。是目前机器视觉领域的重要研究方向。

4. 神经网络架构：深度学习的重要组成部分，用于实现图像识别、目标检测等任务。包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。

5. 并行计算：机器视觉处理需要大量的数据计算，并行计算是提高处理速度和效率的重要手段。包括分布式计算、并行计算、GPU 加速等。

6. 机器视觉基础架构平台：设计视觉基础架构平台，可拓展性、编程语言，如 C++、QT 等。

7. 颜色篇机器视觉检测的基础知识：颜色是机器视觉检测中的重要基础知识，包括相机种类、颜色模型、RGB 模型等。

8. 机器视觉检测的基础知识：机器视觉检测是机器视觉应用领域的重要分支，包括视觉检测硬件构成的基本部分，如处理器、相机、镜头、光源等。

综上所述，学习机器视觉需要掌握图像处理技术、机器学习、深度学习、神经网络架构、并行计算、机器视觉基础架构平台、颜色篇机器视觉检测的基础知识、机器视觉检测的基础知识等。

三、学习工业机器人编程需要英语基础吗？

显然不可以，很多专有名词和技术标准都是用英语表示

四、机器学习的分类？

机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。

五、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

六、良好的学习基础名句？

1.就算你是特别聪明,也要学习,从头学起!——屠格涅夫

2.再长的路,一步步也能走完,再短的路,不迈开双脚也无法到达。

3.基础不良的好建筑是没有的。

4.少小而学,及壮有为;壮年而学,及老不衰;老年而学,及死不朽。——佐藤—斋世界上只有一种英雄主义，那就是了解生命而且热爱生命的人。——罗曼·罗兰

5.人天天都学到一点东西，而往往所学到的是发现昨日学到的是错的。——B.V

6.树不修，长不直；人不学，没知识。

7、内容充实的生命就是长久的生命。我们要以行为而不是以时间来衡量生命。——小塞涅卡

8、人生自古谁无死，留取丹心照汗青。——文天祥

9、对于攀登者来说，失掉往昔的足迹并不可惜，迷失了继续前时的方向却很危险。

七、如何学习基础的手语？

1、多练习打手语是学习手语最基本的，不管你是自己在家练习还是和聋人朋友一起交流，这都是练习的一个好方法。手语和其他语言也一样，需要语境，一旦不用了，忘记的概率也就越大。但它又不同于其他语言，手语是视觉语言，它并不是要你抠词，讲究语法，只要你能把意思表达清楚，让人理解就是好的。手势动作可以自创，但是你的创作必须符合逻辑。还有最重要的一点是要学会用表情、动作来丰富自己的手语内容，让别人更清楚地知道你要表达什么。

2、练习手语的时候对着镜子练习，这样可以让你看到自己的动作，记忆会更深刻的。

3、打手语歌，是很多朋友接触手语，并爱上手语的第一个选择。练习手语歌可以让你手语更流畅 ，更有节奏感。而且学会一首手语歌可以让你更有信心去学好手语。

八、学习爵士钢琴的基础？

爵士需要的不仅仅是钢琴技术，还对乐理有很高的要求，不过我们只讨论钢琴方面。 零基础学钢琴，无论目标是什么，起步都是一样的，都是先弹一些简单的曲子，做一些手指的练习，考虑到爵士对技术要求相对较高，一般的流行钢琴水平肯定是不够的，所以古典方面肯定要接触一些，一方面加强对手指的掌握，一方面也可以学到一些演奏技巧，一般都要学到一定水平并且对乐理有一定了解才能转爵士，所以建议不要那么心急，先把古典学好，什么流行什么爵士问题都不大。 按我们老师的话说，先弹一首肖邦把人吵过来，然后一首李斯特秀爆，最后来一段爵士装笔，妹子分分钟属于你

九、机器学习的哲学本质？

机器学习的本质，就在于建立了（原始数据——认知）之间的直接映射，跳出了“知识”的束缚。

机器学习是一种从数据当中发现复杂规律，并且利用规律对未来时刻、未知状况进行预测和判定的方法。是当下被认为最有可能实现人工智能的方法，随着大数据+机器学习的组合，使得机器学习算法从数据中发现的规律越来越普适。

十、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。