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学习机器学习的三种境界
机器学习是人工智能中最重要的内容之一。当然，机器学习需要很多的数学工具，正是由于这些数学工具，我们的机器学习才能够解决出很多的问题。而数学工具有很多，我们需要学习的数学工具也有很多，那么数学工具需要学到什么程度才能应用到机器学习呢？其实需要三种境界，在这篇文章中我们就给大家介绍一下这三种境界，希望能够帮助到大家。
1，利用已知方法解决问题
一般来说，机器学习有三个阶段。第一个阶段，就是说给定一个模型，我们能够用它来根据给定的输入来求解输出，也就是利用已知的方法来解决问题。那么这个已知的方法，我们可以把它看成一个黑箱子，我们不关注这个过程，不关注这个方法是如何解决问题，只要能够解决问题就行。可能已经有了一个算法，那么我们只需要对数据做一些处理，把这个数据送入到算法当中，得到一个输出，我们能看明白这个输出是怎么回事，这就可以。这是能使用的阶段，我们只是做一个算法的使用者，我们能把它用清楚就够了。
2.理解已知方法的工作原理
如果在能使用的基础上再进一步，那么就是能看懂，我们不光用这个已知的方法来解决问题，同时我们还能够理解这个方法的工作原理。知其然，还能知其所以然。能使用就是知其然，能看懂就是知其所以然。那么这个方法可能背后有一些数学推导，会涉及到一些概率，最优化，还有线性代数的一些使用。
3.根据 问题特征开发新的方法
把已知方法理解之后，还可以根据我的问题，根据自己的实际问题的特点，来开发一些新的方法。要么呢，可以对已知的方法来做一些改进，使它更符合自己的一个待解决问题的方法，或者说开发一个完全新的方法，就是重新推导，推倒重来，直接设计一个新的方法。那么很显然，这个呢，对于数学功底就有更深层次的一个要求。
这篇文章通过为大家介绍数学工具需要学到什么程度才能应用到机器学习的相关知识，虽然学习的过程可能会很枯燥，也会艰难很多，但功夫不负有心人，只要有心去学，用心去学，相信自己可以早日学有所成的。
