数学专业上岸计算机专业研究生,学习机器学习时不知道该怎么入手

liftword3周前 (12-04)技术文章17

首先,数学专业跨考计算机专业研究生是比较常见的,而且由于很多计算机领域的研究方向都与数学有比较紧密的联系,比如大数据、人工智能相关方向对于数学基础的要求就比较高,所以数学专业出身的同学读研计算机专业时,还会有一定的优势。当然了,从专业知识积累的角度来说,跨考生在研一期间通常都是比较辛苦的,需要补学一些内容。

跨考生在读研期间要尽快确定自己的主攻方向,然后围绕主攻方向来做积累,这样会更有针对性,补学的内容也会比较集中。机器学习是研一期间的必修课,学习好机器学习对于后续的科研有较为直接的影响,对于想主攻大数据、人工智能方向的同学来说,更应该重视机器学习相关内容。

近些年来我一直给研一的同学讲授机器学习这门课,按照经验来看,要想学好机器学习,要具备三方面基础,其一是编程基础,其二是数据管理基础,其三是算法基础。目前机器学习领域的很多实验都采用Python语言来完成,所以要重点学习一下Python语言,Python作为一门全场景编程语言,未来的应用前景还是非常广阔的。

掌握了Python之后,可以进一步学习一下如何通过Python来完成数据采集和数据整理任务,因为机器学习的基础就是数据。从机器学习的步骤来说,数据是基础,算法是核心,所以要把算法的学习作为一个重点,而对于数学专业出身的同学来说,学习算法并不会遇到太大的障碍。

对于数学专业的跨考生来说,可以把机器学习作为一个突破口,结合大量的学习资料和参考案例,会逐渐建立起对计算机专业知识体系的认知。

最后,如果有计算机专业相关的学习问题和科研问题,可以向我发起咨询。

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