数据科学中最常用的6种算法，已经掌握它们分别需要哪些数学知识 _数学

如果你想做数据科学，但没有数学背景，那么做数据科学需要多少数学知识？
统计学是数据科学不可分割的一部分，但数据科学通常涉及数学的其他领域。
数据科学使用算法进行预测。这些算法被称为机器学习算法，有数百种。有人总结了数据科学中最常用的6种算法术数学基础知识，掌握了它们需要哪些数学知识。
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes）是一种简单的概率分类器，它基于贝叶斯定理，基于特征相互独立的假设。
贝叶斯定理的数学公式为：

其中A和B代表两个事件，P(B)不等于0 。各部分的具体含义为：
1、P(A|B)为条件概率，即事件B发生后事件A发生的概率。
2、P(B|A)也是一个条件概率，即事件A发生后事件B发生的概率。事件发生的可能性是真的。
3、P(A)和P(B)是它们各自的概率，两个事件A和B是相互独立的。

需要数学知识：
如果您想了解朴素贝叶斯分类器以及贝叶斯定理的所有用途，只需学习一门概率课程。
线性回归
线性回归是用于理解两个连续变量之间关系的最基本的回归类型。在简单线性回归的情况下，取一组数据点，画一条可以用来预测未来的趋势线。
线性回归是参数机器学习的一个示例，其中训练过程最终允许机器学习找到最接近训练集的数学函数，然后可用于预测未来结果。在机器学习中术数学基础知识，数学函数称为模型。在线性回归的情况下，模型可以表示为：

a1,a1,…,an代表数据集的参数值，x1,x1,…,xn代表线性模型中使用的特征值。
线性回归的目标是找到描述特征值与目标值之间关系的最佳参数值。换句话说，找到一条最适合数据的线，可以推断趋势以预测未来的结果。
为了找到线性回归模型的最佳参数，我们希望最小化残差平方和（总和）。残差通常被称为误差，用于描述预测值与真实值之间的差异。残差平方和的公式可以表示为：
y加^的“top”表示预测值，y表示真实值。
需要数学知识：
如果您只是想大致了解一下，基本的统计课程就可以了。残差平方和的公式可以在大多数高级统计学课程中学习。
逻辑回归
逻辑回归( )侧重于二分类，即输出只有两种情况的概率。
与线性回归一样，逻辑回归是参数机器学习的一个例子。因此，这些机器学习算法的训练过程的结果就是找到一个最接近训练集的数学函数模型。
但是线性回归模型输出一组实数，而逻辑回归模型输出概率值。在逻辑回归的过程中也用到了一个函数，将所有的值压缩到0到1的范围内。

需要数学知识：
本节涵盖的知识包括指数函数和概率。您需要对代数和概率论有扎实的了解。如果您想了解更多，建议学习概率论、离散数学或实数分析。
神经网络
神经网络是机器学习模型，很大程度上受到人脑神经元结构的启发。神经网络模型使用一系列被称为神经元的激活单元来预测某些结果。神经元将输入应用于变换函数并返回输出。

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