机械设备学什么外语好学，机械设备学什么外语好学些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机械设备学什么外语好学的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机械设备学什么外语好学的解答，让我们一起看看吧。

本科机械电子工程学过哪些专业课，对此你有什么感受？

很高兴回答您的问题。本科机械电子工程有以下几个课程：

1.主干课程

工程力学、机械原理及机械零件、电工与电子技术、微型计算机原理及应用、热加工工艺基础、热加工工艺设备及设计、检测技术及控制工程、CAD/CAM基础。

教学注重学生的工程实践能力和创新能力的培养，依托光、机、电、计算机、信息控制等方面的综合优势，提供计算机测控系统、自动化仪表及装置、机电工程智能检测、光电转换与通信技术等系列选修课程，供学生自主选读。

使学生能综合运用所学知识设计、开发各行业所需的测控系统及测试仪器。

2.培养要求：

该专业主要学习力学、机械学、微电子技术、电力电子技术、信号处理技术、计算机应用技术、信息处理技术和现代设计方法的基本知识，受到现代工程师的基本训练，具有机电产品的设计、开发、制造、运行、试验与生产组织管理的基本能力。

3.相近专业

机械设计制造及其自动化、机械工程及自动化、自动化、机械设计制造、材料成型及控制工程、材料物理、化工制造、工业设计、过程装备与控制工程、车辆工程等。

机械电子工程专业，是机械工程与自动化的一种。机械电子工程专业包括基础理论知识和机械设计制造方法，计算机软硬件应用能力。集诸多技术于一体：机械技术、电子技术、自动控制技术、检测传感技术、信息处理技术、伺服驱动技术、系统总体技术

主要专业课程有：

电工与电子技术、机械制图、工程力学、机械设计基础、机械原理、机械制造基础、液压与气动技术、机械制造技术基础、电气控制与PLC、单片机原理与接口技术、数控原理与维修、机电一体化系统设计、先进制造技术导论、C语言程序设计、理论力学、材料力学、公差测量。

感受：

1、单论纯粹的学习机械专业知识，感觉很乏味，而且特别不易接受，尤其是制造方面的，没有亲身实践过，理论很难消化！那些工艺什么的，像天书一样！

2、涉及的技术方面太广，上面所罗列的都有7种，所以不能来者不拒，要偏向某一块或某几块，即机械、电子、自动化、传感器、液压等等！像我自己对自动化控制方面兴趣就很浓厚，PLC、自动化控制基础等课程重点学习！

3、机械设计基础很重要，专业基础课必须学好，这是学好该专业的必备技能！

4、兴趣是最好的老师，没有兴趣确实会影响到很多，不仅学习成绩，而且实习、工作都不太顺利，还是要把兴趣培养起来

5、确定今后的发展方向，就是第2点说的那样，选择一个侧重的方面，重点攻克

机器学习需要哪些数学基础？

过去的几个月中，有几人联系我，诉说他们对尝试进入数据科学的世界，以及用机器学习的技术去探索统计规律并构建无可挑剔的数据驱动型产品的热忱。然而，我发现一些人实际上缺乏必要的数学直觉和知识框架去得到有用的结果。这便是我决定写这篇博文的主要原因。最近涌现出了很多易于使用的机器学习和深度学习的软件包，例如 scikit-learn, Weka, Tensorflow 等等。机器学习理论是统计学、概率学、计算机科学以及算法的交叉领域，是通过从数据中的迭代学习去发现能够被用来构建智能应用的隐藏知识。尽管机器学习和深度学习有着无限可能，然而为了更好地掌握算法的内部工作机理和得到较好的结果，对大多数这些技术有一个透彻的数学理解是必要的。

逻辑回归和神经网络的代价函数的计算方法

为什么要重视数学？

机器学习中的数学是重要的，有很多原因，下面我将强调其中的一些：

1. 选择正确的算法，包括考虑到精度、训练时间、模型复杂度、参数的数量和特征数量。

2. 选择参数的设置和验证策略。

我是一枚ios开发，目前已经在从事机器学习工作，主要做图像识别和推荐算法，从我的角度来讲一下需要哪些数学知识：

1. 初级知识：

• 一元一次方程y=kx+b
• 二元一次方程组解法
• 余弦定理
• 勾股定理
• 三角函数
• 幂次运算
• 平方运算
• 分数运算

• 微分学
• 积分学
• 求导
• 统计学
• 线性代数
• 贝叶斯原理
• 最小二乘法
• sigmoid函数

对于搞机器学习的同学来说，高等数学、线性代数和概率论与数理统计是最重要的三门的数学基础了。下面我来分别说明这三方面在机器学习中的作用

一. 高等数学

高等数学里面的微积分、牛顿迭代、拉格朗日乘数法、泰勒展开等等知识点在机器学习中都有应用到。例如在逻辑回归模型求梯度时候需要求偏导、优化目标使用的牛顿迭代方法、带约束优化问题的SVM需要用到拉格朗日乘数法等等，还有其它高等数学的知识点在机器学习中或多或少都有体现。

二. 线性代数

推荐系统使用的SVD分解、张量分解、非负矩阵分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩阵运算。下面我贴一下之前我用矩阵求导解最小二乘问题的公式推导过程，可以体会一下线性代数的重要程度。

最小二乘的解，可以通过梯度下降迭代或牛顿迭代方法求解，但也可以基于矩阵求导来计算，它的计算方式更加简洁高效，不需要大量迭代，只需解一个正规方程组。

总之，线性代数对于机器学习来说比高数还重要。

三. 概率论与数理统计

概率论与数理统计那就更重要了，比如朴素贝叶斯分类和概率图模型用到的贝叶斯公式，高斯过程、最大熵模型，采样方法，NLP领域的大部分算法都与概率论相关，像基于LDA的主题模型、基于CRF的序列标注模型、分词系统等等。

所以要搞机器学习，高等数学、线性代数和概率论与数理统计都是必不可少的数学基础。

数学作为机器学习的理论基础。如果不懂数学可能导致机器学习流于表面，不能深入理解其本质，因此学好数学是很必要的。但并不是所有的数学都需要学习，如果作为初学者，我建议可以从以下几方面出发，能够快速的入门机器学习。

1）概率论

包括概率密度，联合概率，条件概率，和各种概率分布等概念，该数学知识点可应用于贝叶斯模型，决策树，最大期望等算法模型中；

2）线性代数

包括特征值，特征向量，矩阵运算等相关数学知识点，因为机器学习基本都是按照矩阵进行运算。该知识点主要应用于主成分分析，奇异值分解，因子分解，逻辑回归，线性回归等算法中。

3）微积分

包括导数、梯度、偏导数，泰勒公式，凸函数等数学知识点，其实求解模型需要运用到该知识，如梯度下降法等。

以上仅供参考。

1.高等数学：微积分。

2.线性代数：矩阵、向量、特征值和特征向量。

3.概率论：随机变量、数理统计、参数估计、贝叶斯定理。

4.数值计算：最优化方法。

5.离散数学：集合、图论、数理逻辑。

6.信息论：信息熵、交叉熵、相对熵。

机器学习是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。机器学习中的模型其实可以看作是一个函数，这就需要用到高数的微积分知识。机器学习算法模型的输入、输出等通常不是一个数值，而是线性代数里的向量、矩阵等。机器学习通常处理的市不确定量或随机量，所以需要概率论知识。在机器学习中，计算机通过不断迭代计算得到的是一些近似的数值，这就需要用到数值分析。机器学习中的某些问题例如流形学习、谱聚类可以用图论的方法解决。在构造目标函数、分析证明算法、决策树的训练过程都需要信息论中的熵作为指标。

到此，以上就是小编对于机械设备学什么外语好学的问题就介绍到这了，希望介绍关于机械设备学什么外语好学的2点解答对大家有用。