最基础的机器学习理论是什么？做好人工智能就要靠这些知识

最基础的机器学习理论是什么？尽管现在有越来越多的开源工具包，但这并不意味着算法工程师可以忽略机器学习的基本理论。这样做有两个主要含义：

只有掌握了这一理论，才能灵活运用各种工具和技术，而不仅仅是照搬照搬。只有在这个基础上，我们才能真正有能力建立一套机器学习系统并不断优化。否则，只能算是机器学习的瓦工，而不是合格的工程师。问题解决不了，更不用说系统的优化了。

最基础的机器学习理论是什么？学习机器学习基本理论的目的不仅在于学习如何构建一个机器学习系统，更重要的是，这些基本理论体现了一系列的思想和思维模式，包括概率思维、矩阵思维、优化思维等子领域。这套思维模式对于当今大数据时代的数据处理和分析非常有用。如果你头脑中没有这一套思维方式，面对大数据环境，仍然使用旧的非概率思维和标量思维，思维的效率和深度将非常有限。

机器学习的理论内涵和外延非常广泛，没有一篇文章可以穷尽，所以在这里我列出一些比较核心的，同时对于实际工作中比较有帮助的内容进行介绍，大家可以掌握这些基本内容，然后继续探索学习。

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