机器学习需要学习什么？
从去年开始，我一直在研究各种主题，以了解一些机器学习最重要的论文，例如 S. Hochreiter和J. Schmidhuber。（1997）。短期记忆长。神经计算，9（8），1735-1780。 但是，由于我没有任何数学背景，因此我开始学习诸如 结石 多元微积分 数学分析 线性代数 微分方程 实数分析（测度理论） 基本概率统计 数理统计 现在，我不能说我已经严格地研究了这些主题，但是我知道上面的主题想要处理什么。问题是我现在不知道该做什么。机器学习用于解决许多问题的领域很多，我不知道如何正确地利用它们。 例如，强化学习现在是最流行的主题之一，成千上万的研究人员正在进行他们的研究，以突破维度的诅咒。但是，作为将来要在IT公司工作的员工，办公桌上的任务并不是我期望的。 拥有自己的专业知识在这些领域中工作重要吗？如果是这样，我现在必须学习哪些科目？ 为了您的方便，我想进一步了解Markov过程和Markov决策过程。