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、机器学习算法工程师月薪多少？

你说的这个岗位，一般起薪都是两万起步，而且这个岗位，一般的应届生都做不了，都是有一定经验的去做的，而且一些大厂的这个岗位，年薪百万很正常

三、网易机器学习算法工程师岗位如何？

这个岗位，一般的应届本科生很难做的了，一般应届生都是硕士以上才能做，除非能力特别强的，而且这个岗位，一般都招聘至少三年以上工作经验的，年薪百万很正常

四、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。

五、注册电气工程师基础需要学习多久？

注册电气工程师一般至少要备考学习一到两年才学成参加考试。

注册电气工程师证书是中国最难考的证书之一了，注册电气工程师考试的通过率不到10%，从通过量上看就能明白注册电气工程师证书有多难考了。注册电气工程师考试其实是分成两层考的，第一层就是普通的基础知识，过了第一层才是第二层，就是专业的考试。

另外，注册电气工程师考试对考生的学历也有要求，不少学历能达标的同学都败在太难的考试上了。

六、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

七、机械工程师要学习哪些基础知识？

机械工程师需要学习的基础知识包括机械原理、材料科学、机械制图、流体力学、机械制造技术和自动化技术等。此外，还包括机械工程管理、企业管理、技术经济、人力资源管理、数据库系统等。

八、机器学习工程师为什么都要求硕士以上？

每个行业都有自己高端和中低端人才的需求，这个并不是机器学习和人工智能领域的独有特点。团子认为规律是这样的，如果一个行业属于新兴行业，行业前景和方向充满各种不确定性的时候，那么对高端人才的需求是最主要的，这个时候不怎么需要中低端人才，因为不太帮的上忙。如果一个行业已经逐渐趋向成熟，开始了大规模资金涌入，启动大规模开发的时候，这个时候对中低端的人才需求将开始凸显，因为需要大规模的开发的人力需求。

机器学习和人工智能行业现在还是处于黑暗丛林之中。有很多方向，各种不确定性，需要科学家和研究员的基础研究，来揣摩正确的方向，探索未知的可能，并且未来大规模开发引路，避免无谓的投入。这种研究并非不具备高等数学能力的人可以做得到的。所以现在在机器学习和人工智能领域要求的都是高端人才，薪水也比其它领域高上数倍。

机器学习面前已知算法可以简单描述一下，看看你是不是具备这个能力优化或者引入新的算法。普通的硕士，如果不是有数学天赋或者人工智能算法专业领域的也不一定合适。所以即使是硕士，也是百里挑一，才能进入这个领域。

①回归算法

②基于实例的算法

③正则算法

④决策树学习

⑤贝叶斯方法

⑥基于核的算法

⑦人工智能网络

⑧降维算法

9⃣ ，还有很多等你研究

团子认为，面前没有哪一种算法可以真实描述这个世界。每种算法都是尽量模拟，试图接近这个世界真实的本源。但是以我们目前的能力。往往每种算法都有它的局限性，都只适合特定的场景，并没有找到一种通用型的算法。通用型的算法，他是要和物理学结合起来。比如爱因斯坦毕生的精力都投入在统一场论，想找到一个统一的方程来描述这个世界四种的力场。人工智能也是这样，他想找到一个统一的算法来描述这个世界所有的因果关系。这个非常烧脑的领域。也许毕生的精力投入，都未必会有产出。

未来当人工智能逐渐成熟起来，有了具体方向的具体描述，需要很多具体性的工作的时候，那么就需要更多硕士，本科甚至专科的开发工程师介入进来，因为大规模的开发工作，并不太需要人工智能的高端知识，只需要了解和培训别人已经研究好的算法，具备一些基本的代码知识，比如python，就可以进行开发工作。那时候就是人工智能领域真正成熟，可以大规模改变世界的时候。

九、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。

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。