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機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域。

因此，機器學習的入門門檻非常高，值得高興的是，剛剛，Google官方也推出了免費的中文機器學習速成課程。

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課程包含了：

*** 25節課程**

*** 15小時**

*** 40多項練習**

最重要的是免費的、中文的、Google 官方出品，同時包含了很多機器學習的術語庫，非常適合初學者學習。

課程網址：*https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/?*

最近，我也在學習【深度學習】和【機器學習】的相關課程，說實話，我已經工作了許多年了，雖然說是關于計算機常用的數據結構和基礎算法還算可以，但是對于高中和大學的相關數學基礎知識已經全還給老師了，開始學習真的非常吃力。

如果你和我一樣，下面的分享或許對你有些幫助。

【深度學習】和【機器學習】都要求有數學基礎，特別是：

線性代數、

概率統計、

微積分、

這三個知識體系和計算機基礎算法有很大區別，比如說List、Map、樹、圖的相關算法是我們常用的編程算法，但是他們與線性代數、概率統計和微積分有著本質的區別。

工作了些年，這些知識已經忘記差不多了，為了為了復習這些知識，我購買了不少書籍，但是絕大多數的書讀起來非常晦澀，完全不明白其所以然，閱讀起來非常痛苦。

但是有幾本非常好，我在讀這幾本書后，就把其他的書完全丟棄了。

他們是：

《程序員的數學》

《程序員的數學2：概率統計》

《程序員的數學3：線性代數》

《普林斯頓微積分讀本》

如果你和我一樣，把高中和大學的數學知識全部還給了老師，我建議你購買這幾本就夠了。

1、《程序員的數學》是系列書，它包含了三本書：《程序員的數學》、《程序員的數學2：概率統計》、《程序員的數學3：線性代數》，這套書通俗易懂，穿插大量有趣的實例和圖表。非常適合初學者，它能夠通過有趣、通俗易懂的方式讓非數學專業的人士輕松掌握計算機基礎算法、概率統計和線程代數。

京東價格：150RMB（三本）。

2、《普林斯頓微積分讀本》，它最初是用來給普林斯頓大學本科一年級學生開設微積分的每周復習課，同時我覺得這本書寫的非常情切、通俗易懂，能夠讓人閱讀起來非常輕松，沒讀完部分會讓人想繼續閱讀的沖動，對于微積分的入門課程，我個人認為這本書是最好的，沒有之一。

京東價格：70RMB左右。

讀完這幾本書，你應該就有了線性代數、概率統計和微積分的相關基礎知識，這個時候再看其他關于人工智能的課程已經壓力不大了。

不知道我的分享能否對有你所幫助，如果你還有什么更好的建議，歡迎留言。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【重磅】Google官方推出了免费的、中文的、机器学习初级课程。的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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