混互联网圈的人都听过这句话：“得人工智能者得天下。”可见人工智能在当下的火热。
然而，虽然人工智能的前景非常光明，但转行或进入这个领域的门槛还是比较高的，很多初学者都被人工智能、尤其机器学习入门所必备的数学基础困住了脚步，数学底子差的人由于缺乏必要的数学直觉和知识框架，学起来常常觉得吃力。
由于机器学习是综合了统计学、概率学、计算机科学以及算法的交叉领域，因此，必要的数学基础可以帮助我们更快的掌握算法及其内部工作机理。换句话说：打好数学基础，才能在机器学习领域C位出道！
那么，学习机器学习需要掌握哪些数学基础呢？主要有以下四大类：
1.线性代数：主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、矩阵的特征分解、LU 分解、QR 分解、对称矩阵
2.概率论和统计学：组合、概率规则和公理、贝叶斯定理、随机变量、方差和期望、条件和联合分布等；
3.多元微积分：微分和积分、偏微分、向量值函数、方向梯度、海森、雅可比、拉普拉斯、拉格朗日分布。
4.算法和复杂优化：数据结构（二叉树、散列、堆、栈等）、动态规划、随机和子线性算法、图论、梯度/随机下降和原始对偶方法。
看到这里，学渣小编的内心几乎是个表情：
（别慌，还有得救！）
那么，数学底子不好的人，
究竟怎样才能掌握这些硕博士才懂得数学知识，
从而入门机器学习呢？
为了让大家能够迅速弯道超车，
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