算法的核心是什么，数学就是算法吗？ 我觉得这样理解是不全面的，首先算法的核心是如何用抽象的数学模型来解决这个实际问题，而且实现的手段是通过代码编程，所以说算法的核心是数学是基本准确的。但是数学是算法这个说法就问题很大了。数学包含的范围非常广，自己是一个自洽的系统，而且随着人类的认识的提高，数学也在发展，也发展了很多新的数学工具来帮我们解决实际问题。所以说如果数学是背后的关于真理的理论，那么算法是部分真理被使用（通过代码实现的方式）来帮我们解决一些特定的问题。这是我的理解。
如何准备数据分析师的面试？ 常见的SQL笔试题和面试题：经典50题 ？ zhuanlan.zhihu.com 3）编程语言Python或者R 一般情况下，这两种语言会一种就够了。如果是学习Python的话，需要掌握的核心技能： 。
我是大一新生，录取数学类专业，想学人工智能方向，该怎么选择？ 北大IT教授：这才是学习人工智能最正确的方式，送给小白的你1、学习并掌握一些数学知识高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。再就是优化理论与算法，除非你的问题是像二元一次方程求根那样有现成的公式，否则你将不得不面对各种看起来无解但是要解的问题，优化将是你的GPS为你指路有以上这些知识打底，就可以开拔了，针对具体应用再补充相关的知识与理论，比如说一些我觉得有帮助的是数值计算、图论、拓扑，更理论一点的还有实/复分析、测度论，偏工程类一点的还有信号处理、数据结构。2、掌握经典机器学习理论和算法如果有时间可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典。
如何看待2020年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题？ C题 中小微企业的信贷决策我们已在B站\"老男boy\"（由于封禁问题换了个号）中上传下面思路的具…
大数据与深度学习区别？ 老是看到大数据 数据挖掘 深度学习 机器学习等，请问下这些有什么区别呢？
