大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于機械設備學什么外語好學的問題，于是小編就整理了2個相關介紹機械設備學什么外語好學的解答，讓我們一起看看吧。

本科機械電子工程學過哪些專業(yè)課，對此你有什么感受？

很高興回答您的問題。本科機械電子工程有以下幾個課程：

1.主干課程

工程力學、機械原理及機械零件、電工與電子技術、微型計算機原理及應用、熱加工工藝基礎、熱加工工藝設備及設計、檢測技術及控制工程、CAD/CAM基礎。

教學注重學生的工程實踐能力和創(chuàng)新能力的培養(yǎng)，依托光、機、電、計算機、信息控制等方面的綜合優(yōu)勢，提供計算機測控系統(tǒng)、自動化儀表及裝置、機電工程智能檢測、光電轉換與通信技術等系列選修課程，供學生自主選讀。

使學生能綜合運用所學知識設計、開發(fā)各行業(yè)所需的測控系統(tǒng)及測試儀器。

2.培養(yǎng)要求：

該專業(yè)主要學習力學、機械學、微電子技術、電力電子技術、信號處理技術、計算機應用技術、信息處理技術和現(xiàn)代設計方法的基本知識，受到現(xiàn)代工程師的基本訓練，具有機電產品的設計、開發(fā)、制造、運行、試驗與生產組織管理的基本能力。

3.相近專業(yè)

機械設計制造及其自動化、機械工程及自動化、自動化、機械設計制造、材料成型及控制工程、材料物理、化工制造、工業(yè)設計、過程裝備與控制工程、車輛工程等。

機械電子工程專業(yè)，是機械工程與自動化的一種。機械電子工程專業(yè)包括基礎理論知識和機械設計制造方法，計算機軟硬件應用能力。集諸多技術于一體：機械技術、電子技術、自動控制技術、檢測傳感技術、信息處理技術、伺服驅動技術、系統(tǒng)總體技術

主要專業(yè)課程有：

電工與電子技術、機械制圖、工程力學、機械設計基礎、機械原理、機械制造基礎、液壓與氣動技術、機械制造技術基礎、電氣控制與PLC、單片機原理與接口技術、數(shù)控原理與維修、機電一體化系統(tǒng)設計、先進制造技術導論、C語言程序設計、理論力學、材料力學、公差測量。

感受：

1、單論純粹的學習機械專業(yè)知識，感覺很乏味，而且特別不易接受，尤其是制造方面的，沒有親身實踐過，理論很難消化！那些工藝什么的，像天書一樣！

2、涉及的技術方面太廣，上面所羅列的都有7種，所以不能來者不拒，要偏向某一塊或某幾塊，即機械、電子、自動化、傳感器、液壓等等！像我自己對自動化控制方面興趣就很濃厚，PLC、自動化控制基礎等課程重點學習！

3、機械設計基礎很重要，專業(yè)基礎課必須學好，這是學好該專業(yè)的必備技能！

4、興趣是最好的老師，沒有興趣確實會影響到很多，不僅學習成績，而且實習、工作都不太順利，還是要把興趣培養(yǎng)起來

5、確定今后的發(fā)展方向，就是第2點說的那樣，選擇一個側重的方面，重點攻克

機器學習需要哪些數(shù)學基礎？

過去的幾個月中，有幾人聯(lián)系我，訴說他們對嘗試進入數(shù)據(jù)科學的世界，以及用機器學習的技術去探索統(tǒng)計規(guī)律并構建無可挑剔的數(shù)據(jù)驅動型產品的熱忱。然而，我發(fā)現(xiàn)一些人實際上缺乏必要的數(shù)學直覺和知識框架去得到有用的結果。這便是我決定寫這篇博文的主要原因。最近涌現(xiàn)出了很多易于使用的機器學習和深度學習的軟件包，例如 scikit-learn, Weka, Tensorflow 等等。機器學習理論是統(tǒng)計學、概率學、計算機科學以及算法的交叉領域，是通過從數(shù)據(jù)中的迭代學習去發(fā)現(xiàn)能夠被用來構建智能應用的隱藏知識。盡管機器學習和深度學習有著無限可能，然而為了更好地掌握算法的內部工作機理和得到較好的結果，對大多數(shù)這些技術有一個透徹的數(shù)學理解是必要的。

邏輯回歸和神經網(wǎng)絡的代價函數(shù)的計算方法

為什么要重視數(shù)學？

機器學習中的數(shù)學是重要的，有很多原因，下面我將強調其中的一些：

1. 選擇正確的算法，包括考慮到精度、訓練時間、模型復雜度、參數(shù)的數(shù)量和特征數(shù)量。

2. 選擇參數(shù)的設置和驗證策略。

我是一枚ios開發(fā)，目前已經在從事機器學習工作，主要做圖像識別和推薦算法，從我的角度來講一下需要哪些數(shù)學知識：

1. 初級知識：

• 一元一次方程y=kx+b
• 二元一次方程組解法
• 余弦定理
• 勾股定理
• 三角函數(shù)
• 冪次運算
• 平方運算
• 分數(shù)運算

• 微分學
• 積分學
• 求導
• 統(tǒng)計學
• 線性代數(shù)
• 貝葉斯原理
• 最小二乘法
• sigmoid函數(shù)

對于搞機器學習的同學來說，高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計是最重要的三門的數(shù)學基礎了。下面我來分別說明這三方面在機器學習中的作用

一. 高等數(shù)學

高等數(shù)學里面的微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘數(shù)法、泰勒展開等等知識點在機器學習中都有應用到。例如在邏輯回歸模型求梯度時候需要求偏導、優(yōu)化目標使用的牛頓迭代方法、帶約束優(yōu)化問題的SVM需要用到拉格朗日乘數(shù)法等等，還有其它高等數(shù)學的知識點在機器學習中或多或少都有體現(xiàn)。

二. 線性代數(shù)

推薦系統(tǒng)使用的SVD分解、張量分解、非負矩陣分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩陣運算。下面我貼一下之前我用矩陣求導解最小二乘問題的公式推導過程，可以體會一下線性代數(shù)的重要程度。

最小二乘的解，可以通過梯度下降迭代或牛頓迭代方法求解，但也可以基于矩陣求導來計算，它的計算方式更加簡潔高效，不需要大量迭代，只需解一個正規(guī)方程組。

總之，線性代數(shù)對于機器學習來說比高數(shù)還重要。

三. 概率論與數(shù)理統(tǒng)計

概率論與數(shù)理統(tǒng)計那就更重要了，比如樸素貝葉斯分類和概率圖模型用到的貝葉斯公式，高斯過程、最大熵模型，采樣方法，NLP領域的大部分算法都與概率論相關，像基于LDA的主題模型、基于CRF的序列標注模型、分詞系統(tǒng)等等。

所以要搞機器學習，高等數(shù)學、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計都是必不可少的數(shù)學基礎。

數(shù)學作為機器學習的理論基礎。如果不懂數(shù)學可能導致機器學習流于表面，不能深入理解其本質，因此學好數(shù)學是很必要的。但并不是所有的數(shù)學都需要學習，如果作為初學者，我建議可以從以下幾方面出發(fā)，能夠快速的入門機器學習。

1）概率論

包括概率密度，聯(lián)合概率，條件概率，和各種概率分布等概念，該數(shù)學知識點可應用于貝葉斯模型，決策樹，最大期望等算法模型中；

2）線性代數(shù)

包括特征值，特征向量，矩陣運算等相關數(shù)學知識點，因為機器學習基本都是按照矩陣進行運算。該知識點主要應用于主成分分析，奇異值分解，因子分解，邏輯回歸，線性回歸等算法中。

3）微積分

包括導數(shù)、梯度、偏導數(shù)，泰勒公式，凸函數(shù)等數(shù)學知識點，其實求解模型需要運用到該知識，如梯度下降法等。

以上僅供參考。

1.高等數(shù)學：微積分。

2.線性代數(shù)：矩陣、向量、特征值和特征向量。

3.概率論：隨機變量、數(shù)理統(tǒng)計、參數(shù)估計、貝葉斯定理。

4.數(shù)值計算：最優(yōu)化方法。

5.離散數(shù)學：集合、圖論、數(shù)理邏輯。

6.信息論：信息熵、交叉熵、相對熵。

機器學習是概率論、線性代數(shù)、數(shù)值計算、信息論、最優(yōu)化理論和計算機科學等多個領域的交叉學科。機器學習中的模型其實可以看作是一個函數(shù)，這就需要用到高數(shù)的微積分知識。機器學習算法模型的輸入、輸出等通常不是一個數(shù)值，而是線性代數(shù)里的向量、矩陣等。機器學習通常處理的市不確定量或隨機量，所以需要概率論知識。在機器學習中，計算機通過不斷迭代計算得到的是一些近似的數(shù)值，這就需要用到數(shù)值分析。機器學習中的某些問題例如流形學習、譜聚類可以用圖論的方法解決。在構造目標函數(shù)、分析證明算法、決策樹的訓練過程都需要信息論中的熵作為指標。

到此，以上就是小編對于機械設備學什么外語好學的問題就介紹到這了，希望介紹關于機械設備學什么外語好學的2點解答對大家有用。