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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。
如何在有限的计算资源下找出最优解，在目标函数及其导数的各种情形下，应该如何选择优化方法；各种方法的时间空间复杂度、收敛性如何；还要知道怎样构造目标函数，才便于用凸优化或其他框架来求解，这些都需要一定的数学基础。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。
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这份资料已经做成了专辑（数学基础专辑）
专辑分为两个部分（1-2，3-5）：
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机器学习初学者
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一、CS229数学基础
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）。
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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：
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