有人把机器学习的数学基础整理成了专辑（附下载 ）
来源：机器学习初学者
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本文推荐一份机器学习初学者专辑。
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机器学习，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。机器学习从业者数学基础不扎实，只会用一些工具和框架，相当于某些武术家只会耍套路，外行人觉得很厉害，但实战起来一定是鼻青脸肿。可以说，数学基础是机器学习从业人员的天花板。
博士的代码能力，不一定比硕士强，但数学基础，往往要比硕士扎实很多。为什么机器学习从业人员学历越高，往往工资越高，通常和掌握的基础知识正相关。
关于数学基础资料，这里我推荐黄海广博士整理的数学笔记：
这份资料已经做成了专辑（数学基础专辑）
黄海广博士目前Github star已经超过45000，曾经翻译过吴恩达课程。
专辑分为两个部分（1-2，3-5）
一、CS229数学基
CS229的数学基础，分为概率论和线性代数两部分，是斯坦福系列课程的数学基础资料，主要翻译者（黄海广、石振宇）。
内容截图
二、大学数学基础精华
机器学习最基础的数学知识，可以分为高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分：
内容截图
三、专辑下载
数学专辑可以在线阅读，也可以下载（pdf、word、markdown文件）。
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编辑：于腾凯