机械工作一年，转行It，应该转前端，后端，算法，还是机器学习
算法和机器学习中涉及到的数学：
贝叶斯分类器：随机变量，贝叶斯公式，随机变量独立性，正态分布，最大似然估计。
决策树：概率，熵，Gini系数，
KNN算法：距离函数
K-Means算法：距离函数
主成分分析:协方差矩阵，散布矩阵，拉格朗日乘法，特征值与特征向量
线性判别分析：散布矩阵，逆矩阵，拉格朗日乘法，特征值与特征向量
流形学习：流形，最优化，测地线，测地距离，图，特征值与特征向量
支持向量机：点到平面的距离，Slater条件，强对偶，拉格朗日对偶，KKT条件，凸优化，核函数，Mercer条件
Logistic回归：概率，随机变量，最大似然估计，梯度下降法，凸优化，牛顿法。
随机森林：抽样，方差，
AdaBoost:概率，随机变量，极值定理，数学期望，牛顿法
隐马尔可夫模型：概率，离散型随机变量，条件概率，随机变量独立性，
拉格朗日乘数法：最大似然估计
【机械工作一年，转行It，应该转前端，后端，算法，还是机器学习】 条件随机场：条件概率，数学期望，最大似然估计
高斯混合模型：正态分布，最大似然估计，Jensen不等式
人工神经网络：梯度下降法，链式法则。
卷积神经网络：梯度下降法，链式法则。
循环神经网络：梯度下降法，链式法则。
生成对抗网络：梯度下降法，链式法则，极值定理，Kullback-Leibler散度,Jensen-Shannon散度，
测地距离，条件分布，互信息。
K-Means算法：距离函数
强化学习：数学期望，贝尔曼方程。
贝叶斯网络：条件概率，贝叶斯公式，图。
VC维：Hoeffding不等式。
算法和机器学习并不容易做，转行的话可以考虑做前端，容易入门。做后端可以积累语言经验，后端做一段时间之后，慢慢向机器学习领域靠拢，机器学习领域是做不到速成的，靠培训班是搞不定机器学习的。
■网友
机械干的好好的，干啥要转it？it工作年限短，过了35就比较难找工作的，机械起码能干一辈子吧。
■网友
都了解下，选个最擅长的，入行了就好办了
■网友
你圈了萧井陌，钱准备好，目前萧井陌没有机器学习班，你可以去问为什么没有，帮你圈一下@萧井陌
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