1樓：超越
估計題主都要研究生畢業了，那就給其他人參考吧。
1、多層感知機
多層感知機可以看作是最基礎的人工神經網路，到目前仍是很常用的，應該是每個機器學習從業者都要了解的。
多層感知機
2、卷積神經網路
卷積神經網路的基本結構如下圖所示，主要特色部分是卷積層和池化層。
卷積神經網路
3、殘差收縮網路
在資料雜訊較強的時候，殘差收縮網路[1]
[2]提供了一種自適應軟閾值化的解決方案。
（面向強噪、高冗餘資料的）殘差收縮網路
2樓：隨心
學長好，我今年也要去帝都的某211讀資料探勘方向，想問一下有什麼提前需要學習的嗎，我本科數學專業，數學底子中等，數理統計方面不是很好
3樓：lcl
別的不說，從「」 研究生轉入數學系研究機器學習和資料探勘 「」這一點來看你就沒走對路。
研究生沒申出去（沒打算申的話就別扯出國了）的話多練英語，國外英語要求高。英語不行怎麼也不行。
另外準備的差不多就找找實習。
最後據慣例，本科EE轉ML/DM的沒幾個有好下場的,建議慎重，一般數學功底不足，而且嚴重不足
研究生讀機器學習的哪個方向好？
大煎餅 通用的方向比較好，將來的出路比較多。從目前來看，卷積神經網路及其變體是最常用的。1 卷積神經網路卷積神經網路至今仍是影象識別領域最常用的演算法，主要包括卷積層 池化層等部分。卷積神經網路 2 殘差網路殘差網路是新增了跨層連線的卷積神經網路。殘差網路 3 殘差收縮網路針對強噪 高冗餘資料，殘差...
想從事資料分析和資料探勘的工作，研究生應該讀什麼專業？
Crow.Lu 19年10月16日更新 距離發這個答案過去一年了，如果有人有幸還會看到。我想先補充一句。數學專業和統計專業，是需要定力和熱愛才可以選的專業。否則很難從中獲益。會有一段較高的爬坡起步期。如果重點在於前半句想從事工作，推薦計算機系的專碩。想更長遠發展研發分析挖掘的同學，我建議讀數學系或統...
機器學習方向的研究生和博士生如何系統且高效地複習和學習數學？
家裡有只肉丸子 我最近幾年也在研究機器學習和深度學習，但主要研究方向是醫療領域應用，對於演算法開發涉及不多。想要弄明白機器學習要補什麼數學知識，首先要搞明白機器學習一般涉及哪些數學知識。我稍微舉例幾個常見機器學習演算法以及大概涉及哪些知識，屬於哪門課程 貝葉斯分類器 貝葉斯定理，極大似然估計 概率論...