因為不知道所學(xué)的數(shù)學(xué)知識到底有什么用。對于IT公司的研發(fā)人員來說，他們在進(jìn)入大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位前，總是覺得要先學(xué)點數(shù)學(xué)，但是茫茫的數(shù)學(xué)世界，哪里才是數(shù)據(jù)技術(shù)的盡頭?

一談到數(shù)據(jù)技術(shù)，很多人首先想到的是數(shù)學(xué)，大概是因為數(shù)字在數(shù)學(xué)體系中穩(wěn)固的位置吧，這也是理所當(dāng)然的。本文對數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)這個問題進(jìn)行一些探討。

我們知道數(shù)學(xué)的三大分支，即代數(shù)、幾何與分析，每個分支隨著研究的發(fā)展延伸出來很多小分支。在這個數(shù)學(xué)體系中，與大數(shù)據(jù)技術(shù)有密切關(guān)系的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)主要有以下幾類。(關(guān)于這些數(shù)學(xué)方法在大數(shù)據(jù)技術(shù)中的應(yīng)用參見《互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與應(yīng)用》一書，2017，清華大學(xué)出版社)

(1)概率論與數(shù)理統(tǒng)計

這部分與大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)的關(guān)系非常密切，條件概率、獨立性等基本概念、隨機(jī)變量及其分布、多維隨機(jī)變量及其分布、方差分析及回歸分析、隨機(jī)過程(特別是Markov)、參數(shù)估計、Bayes理論等在大數(shù)據(jù)建模、挖掘中就很重要。大數(shù)據(jù)具有天然的高維特征，在高維空間中進(jìn)行數(shù)據(jù)模型的設(shè)計分析就需要一定的多維隨機(jī)變量及其分布方面的基礎(chǔ)。Bayes定理更是分類器構(gòu)建的基礎(chǔ)之一。除了這些這些基礎(chǔ)知識外，條件隨機(jī)場CRF、隱Markov模型、n-gram等在大數(shù)據(jù)分析中可用于對詞匯、文本的分析，可以用于構(gòu)建預(yù)測分類模型。

當(dāng)然以概率論為基礎(chǔ)的信息論在大數(shù)據(jù)分析中也有一定作用，比如信息增益、互信息等用于特征分析的方法都是信息論里面的概念。

(2)線性代數(shù)

這部分的數(shù)學(xué)知識與數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)的關(guān)系也很密切，矩陣、轉(zhuǎn)置、秩分塊矩陣、向量、正交矩陣、向量空間、特征值與特征向量等在大數(shù)據(jù)建模、分析中也是常用的技術(shù)手段。

在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中，許多應(yīng)用場景的分析對象都可以抽象成為矩陣表示，大量Web頁面及其關(guān)系、微博用戶及其關(guān)系、文本集中文本與詞匯的關(guān)系等等都可以用矩陣表示。比如對于Web頁面及其關(guān)系用矩陣表示時，矩陣元素就代表了頁面a與另一個頁面b的關(guān)系，這種關(guān)系可以是指向關(guān)系，1表示a和b之間有超鏈接，0表示a,b之間沒有超鏈接。著名的PageRank算法就是基于這種矩陣進(jìn)行頁面重要性的量化，并證明其收斂性。

以矩陣為基礎(chǔ)的各種運算，如矩陣分解則是分析對象特征提取的途徑，因為矩陣代表了某種變換或映射，因此分解后得到的矩陣就代表了分析對象在新空間中的一些新特征。所以，奇異值分解SVD、PCA、NMF、MF等在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用是很廣泛的。

(3)最優(yōu)化方法

模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練是很多分析挖掘模型用于求解參數(shù)的途徑，基本問題是：給定一個函數(shù)f:A→R，尋找一個元素a0∈A，使得對于所有A中的a，f(a0)≤f(a)(最小化);或者f(a0)≥f(a)(最大化)。優(yōu)化方法取決于函數(shù)的形式，從目前看，最優(yōu)化方法通常是基于微分、導(dǎo)數(shù)的方法，例如梯度下降、爬山法、最小二乘法、共軛分布法等。

(4)離散數(shù)學(xué)

離散數(shù)學(xué)的重要性就不言而喻了，它是所有計算機(jī)科學(xué)分支的基礎(chǔ)，自然也是數(shù)據(jù)技術(shù)的重要基礎(chǔ)。這里就不展開了。

最后，需要提的是，很多人認(rèn)為自己數(shù)學(xué)不好，數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)應(yīng)用也做不好，其實不然。要想清楚自己在大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用中充當(dāng)什么角色。參考以下的大數(shù)據(jù)技術(shù)研究應(yīng)用的切入點，上述數(shù)學(xué)知識主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘與模型層上，這些數(shù)學(xué)知識和方法就需要掌握了。

當(dāng)然其他層次上，使用這些數(shù)學(xué)方法對于改進(jìn)算法也是非常有意義的，例如在數(shù)據(jù)獲取層，可以利用概率模型估計爬蟲采集頁面的價值，從而能做出更好的判斷。在大數(shù)據(jù)計算與存儲層，利用矩陣分塊計算實現(xiàn)并行計算。

以上內(nèi)容為大家介紹了Python數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么數(shù)學(xué)，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://m.2667701.com/