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作为产品经理常会被问到核心竞争力是什么除了深度理解业务场景和专业的产品能力掌握必要的算法知识是产研沟通的共同语言基础所以市面上很多产品招聘的的条件都是算法专业。 然而对于非相关专业的产品或者想要转型产品的同学算法知识晦涩难懂如何用很短的时间快速入门让你在领域更加游刃有余。

机器学习、深度学习、强化学习定义及经典算法归类 机器学习是种利用算法来让计算机从数据中学习并改进的技术。它通过对大量数据进行训练使计算机能够自动地发现数据中的规律和模式并用这些规律和模式来预测新的数据或做出决策。

经典算法归类： 归因算法：线性回归、逻辑回归等。线性回归 科索沃电话号码列表 是种通过找到最佳拟合直线来预测连续数值输出的算法。逻辑回归则是种用于二分类问题的算法它通过对输入特征进行逻辑函数变换来预测样本属于某类别的概率。 分类算法：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。

决策树是种基于树形结构的分类算法它通过递归地划分数据集来构建分类模型。朴素贝叶斯是种基于贝叶斯定理的分类算法它假设特征之间相互独立从而简化了分类问题的计算。支持向量机是种二分类算法它通过找到最优超平面来将不同类别的样本分开。

深度学习：机器学习的个分支它使用深度神经网络来模拟人脑的学习过程。深度神经网络是种具有多层非线性变换的神经网络能够自动地提取输入数据的特征并逐层抽象出高级别的表示。经典算法归类： 神经网络：深度学习的核心算法是神经网络包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。