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新能力的培養，依托光、機、電、計算機、信息控制等方面的綜合優勢，提供計算機測控系統、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、開發各行業所需的測控系統及測試儀器。

2.培養要求：

該專業主要學習力學、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、信息處理技術和現代設計方法的基本知識，受到現代工程師的基本訓練，具有機電產品的設計、開發、制造、運行、試驗與生產組織管理的基本能力。

3.相近專業

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、工業設計、過程裝備與控制工程、車輛工程等。

機械電子工程專業，是機械工程與自動化的一種。機械電子工程專業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、系統總體技術

主要專業課程有：

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、數控原理與維修、機電一體化系統設計、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，專業基礎課必須學好，這是學好該專業的必備技能！

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，還是要把興趣培養起來

5、確定今后的發展方向，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學基礎？

過去的幾個月中，有幾人聯系我，訴說他們對嘗試進入數據科學的世界，以及用機器學習的技術去探索統計規律并構建無可挑剔的數據驅動型產品的熱忱。然而，我發現一些人實際上缺乏必要的數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。機器學習理論是統計學、概率學、計算機科學以及算法的交叉領域，是通過從數據中的迭代學習去發現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，對大多數這些技術有一個透徹的數學理解是必要的。

邏輯回歸和神經網絡的代價函數的計算方法

為什么要重視數學？

機器學習中的數學是重要的，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、參數的數量和特征數量。

2. 選擇參數的設置和驗證策略。

我是一枚ios開發，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
• 冪次運算
• 平方運算
• 分數運算

• 微分學
• 積分學
• 求導
• 統計學
• 線性代數
• 貝葉斯原理
• 最小二乘法
• sigmoid函數

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

一. 高等數學

高等數學里面的微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘數法、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、優化目標使用的牛頓迭代方法、帶約束優化問題的SVM需要用到拉格朗日乘數法等等，還有其它高等數學的知識點在機器學習中或多或少都有體現。

二. 線性代數

推薦系統使用的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，只需解一個正規方程組。

總之，線性代數對于機器學習來說比高數還重要。

三. 概率論與數理統計

概率論與數理統計那就更重要了，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、分詞系統等等。

所以要搞機器學習，高等數學、線性代數和概率論與數理統計都是必不可少的數學基礎。

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

1）概率論

包括概率密度，聯合概率，條件概率，和各種概率分布等概念，該數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

包括特征值，特征向量，矩陣運算等相關數學知識點，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、梯度、偏導數，泰勒公式，凸函數等數學知識點，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.高等數學：微積分。

2.線性代數：矩陣、向量、特征值和特征向量。

3.概率論：隨機變量、數理統計、參數估計、貝葉斯定理。

4.數值計算：最優化方法。

5.離散數學：集合、圖論、數理邏輯。

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、數值計算、信息論、最優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，這就需要用到高數的微積分知識。機器學習算法模型的輸入、輸出等通常不是一個數值，而是線性代數里的向量、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值，這就需要用到數值分析。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、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。