关于做机器学习surface的信息

本篇文章给大家分享做机器学习surface，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、机器学习中,有哪些特征选择的工程方法
• 2、想做到机器学习初级、中级工程师分别需要会哪些知识?
• 3、想要买一台做机器学习时性能强大的电脑,应该怎么选?
• 4、从零开始到运用机器学习做项目需要多长时间?自学可以吗?
• 5、人工智能开发机器学习的常用算法?
• 6、想做机器学习方向是读数学系研究生还是计算机系研究生

机器学习中,有哪些特征选择的工程方法

当用户打开一个工程时，就会加载工程文件中所列出的文件。除了工程文件之外，工程还包括窗体文件、ActiveX控件、VisualBasic类模块、资源文件、用户控件、用户文档、ActiveX设计器。

嵌入式选择：学习与选择的融合 嵌入式方法如范数正则化，将特征选择与学习过程紧密结合，通过训练过程自动进行。以岭回归和LASSO回归为例，它们通过L1和L2范数的正则化，既提升模型的泛化能力，又避免过拟合。

图像特征提取：图像特征提取是将图像数据转化为机器学习模型可用的特征表示形式。常用的图像特征提取方法有颜色直方图、边缘检测、SIFT、CNN等。

特征降维：通过主成分分析、线性判别分析、非负矩阵分解等方法，将高维数据降维到低维空间，以减少特征的数量和计算成本。总之，特征工程是机器学习任务中非常重要的一环，可以显著影响到最终的预测结果。

想做到机器学习初级、中级工程师分别需要会哪些知识?

机械工程师一般分为三个级别，初级机械工程师、中级机械工程师、高级机械工程师。

．熟悉计算机应用的基本知识。熟悉计算机数控（CNC）系统的构成、作用和控制程序的编制。了解计算机仿真的基本概念和常用计算机软件的特点及应用。8．了解机械制造自动化的有关知识。

该专业需要学习计算机科学与技术、信息科学与技术、电气工程等贺橘学科，涉及人工智能、大数据、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的基础理论和应用知识。

初级水平（认知理解技术为主）：项目实战方面：能够熟练使用三大框架或者springboot进行基本的业务开发，熟悉MVC架构 能写工作流，熟悉常用的设计模式 java部分：能熟练应用封装，继承，多态这三大特性。

首先要学习java的基础知识。不要被新技术迷惑，所谓万变不离其宗，新技术都是基于java的基础之上，如果基础不扎实，对于这些新技术的理解也是一知半解，学不到根源。

想要买一台做机器学习时性能强大的电脑,应该怎么选?

1、其实我个人比较推荐台式电脑，因为在你操作的时候可能会更加的方便，像键盘和鼠标就会使用性特别的强，笔记本电脑总是存在局限性，不过有一点好处就是方便携带，像联想和戴尔的我觉得都还可以。

2、一般来说，Intel的i5或i7系列，或者AMD的Ryzen 5或7系列，都是不错的选择。也可以根据预算和需求，选择更高端或更低端的处理器，但要注意性能差异。

3、联想拯救者Y7000P2023款联想拯救者Y7000P2023游戏笔记本电脑不仅是一款专为游戏而设计的高性能设备，价格也很实惠，大概在7499元左右，同时也非常适合大学生的使用。

4、CPU：CPU直接决定着电脑的运行速度，是笔记本最核心的部分；CPU性能越强悍，速度越快，体验越好。目前主流CPU生产商主要是：Intel和AMD。对于计算机专业来说，目前的主流笔记本电脑搭载的CPU都是能满足需求的。

5、搭载个好的显卡，训练的时候用显卡比CPU的速度快几十倍这样。内存也要大点，最好16G吧，不然像CNN（卷积神经网络）这种很吃内存。

6、华为Matebook 14 2021款笔记本很不错，具体参数如下：屏幕：屏幕尺寸10英寸，屏幕色彩100% sRGB（典型值），屏幕长宽比宽屏3：2，屏幕类型IPS屏，屏幕分辨率2160x1440，屏占比90%。

从零开始到运用机器学习做项目需要多长时间?自学可以吗?

一周或者一个月。如果完全靠自己自学，又是从零基础开始学习Python的情况下，按照每个人的学习和理解能力的不同，我认为大致上需要半年到一年半左右的时间。

如果想从零基础到入门，能够全职学习（自学），那么一个月足够了。非全职（自学）的话这个时间就可能更长，如果是自学，从零基础开始学习Python大致需要半年到一年半的时间。

自学ai算法，一般需要半年时间。首先要掌握基础的数学知识，包括概率论，线性代数，统计学知识等。其次，要掌握一门编程语言，一般是python。再其次，需要掌握机器学习的基础知识，可以看相关丛书和网课学习。

人工智能开发机器学习的常用算法?

学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。

人工智能常用的算法有：线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。线性回归 线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。

人工智能常用的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。以下是这些算法的详细介绍： 线性回归：线性回归是一种简单但有效的机器学习算法，主要用于回归任务。

集成算法。简单算法一般复杂度低、速度快、易展示结果，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。

人工智能中的算法种类神经网络算法：人工神经网络系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。

人工智能十大算法如下 线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。

想做机器学习方向是读数学系研究生还是计算机系研究生

如果你对计算机充满热情，选择计算机专业研读无疑是一个明智的选择。信计专业的数学功底深厚，这使得你在大数据、人工智能等领域具备优势，甚至有机会挑战高技术含量的算法岗位。

还是建议报考计算机方面的，人工智能主要就是研究人类的智能方式，然后通过模拟人类思维模式来让机器拥有智力的，而机器是一个没有生命的物品，是经由程序语言来实现“智能”的，所以编程还是很重要的。

如果是潜心做学术，搞理论研究，那么专业推荐选择“应用数学”。目前的机器学习机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。

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