机器学习工程师为什么要学习数学？10个理由

理解模型：机器学习工程师需要理解各种机器学习模型的数学原理，以便能够正确地应用和调整模型。
数据预处理：在机器学习中，数据预处理是非常重要的一步。数学知识可以帮助工程师更好地理解和处理数据。
特征工程：特征工程是机器学习的关键步骤之一，数学知识可以帮助工程师更好地理解和选择特征。
选择算法：机器学习工程师需要了解不同的算法，以便能够选择最适合特定问题的算法。
调整参数：机器学习算法中有许多参数需要调整，数学知识可以帮助工程师更好地理解和调整这些参数。
理解损失函数：损失函数是机器学习中的重要概念，数学知识可以帮助工程师更好地理解和优化损失函数。
理解梯度下降：梯度下降是机器学习中的常用算法，数学知识可以帮助工程师更好地理解和应用梯度下降算法。
理解矩阵运算：矩阵运算是机器学习中的常用操作，数学知识可以帮助工程师更好地理解和应用矩阵运算。
理解正则化：正则化是机器学习中的常用技术，数学知识可以帮助工程师更好地理解和应用正则化技术。
理解统计学：统计学是机器学习中的重要分支，数学知识可以帮助工程师更好地理解和应用统计学的概念和方法