机器学习、数据挖掘有必要拥有坚实的数学基础吗？
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机器学习不像统计那样有严密的数学基础，机器学习预测性很强，但是不容易像统计那样证明，我想在一些对数据很敏感的行业应该还是要求数学基础的，大家怎么看，
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7 个回复
qjxiaopang - 懒惰是成功的最大绊脚石 2016-03-23 回答
赞同来自: Starkwong 、seng
贝克汉姆 - 高级数据仓库工程师，拥有丰富的数据治理实践经验 2016-03-22 回答
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张小胖 2016-04-01 回答
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浩彬老撕 - 数据分析/数据挖掘专家，目前任职于IBM认知计算部门，曾担任SPSS技术工程师，现在负责IBM预测性客户智能方案。 2016-05-22 回答
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Norly 2016-05-28 回答
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seng - 从事BI、大数据、数据分析工作 2016-05-29 回答
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一类人需要弄清楚算法是怎么推导出来的。这个就需要很好的数学基础，有时候需要寻找替代算法，这个从技术层面需要判断的。
不过还有一类，只要知道什么情况使用什么算法就可以了， 业务知识需要要多一点，能够做出业务判断。
最好还是2类人能够结合， 组成团队比较好。
MarsJ - 大数据玩家~DS 2016-05-31 回答
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如果数学基础不好，那么建议可以多看微积分、线性代数、概率统计，补充这方面的知识，甚至买些工具书备在手头，随时查阅，在研究和使用机器学习算法的过程中你会发现，每一个算法都是一个数学问题，在算法的演绎过程中，实际上是各种各样的数学推理的过程。
但是也不要因此而畏惧，建议多问，多看，多学，多讨论。