本文推薦一份機器學習數學基礎專輯，非常適合初學者入門，文末提供下載。

機器學習，需要一定的數學基礎，也需要一定的代碼能力。機器學習從業者數學基礎不扎實，只會用一些工具和框架，相當于某些武術家只會耍套路，外行人覺得很厲害，但實戰起來一定是鼻青臉腫。
如何在有限的計算資源下找出最優解，在目標函數及其導數的各種情形下，應該如何選擇優化方法；各種方法的時間空間復雜度、收斂性如何；還要知道怎樣構造目標函數，才便于用凸優化或其他框架來求解，這些都需要一定的數學基礎。可以說，數學基礎是機器學習從業人員的天花板。

博士的代碼能力，不一定比碩士強，但數學基礎，往往要比碩士扎實很多。為什么機器學習從業人員學歷越高，往往工資越高，通常和掌握的基礎知識正相關。

關于數學基礎資料，這里我推薦黃海廣博士整理的數學筆記：
這份資料已經做成了pdf。

黃海廣博士目前Github star已經超過52500，曾經翻譯過吳恩達課程。

數學基礎內容：

一、CS229數學基礎

CS229的數學基礎，分為概率論和線性代數兩部分，是斯坦福系列課程的數學基礎資料，主要翻譯者（黃海廣、石振宇）。

內容截圖

二、大學數學基礎精華

機器學習最基礎的數學知識，可以分為高等數學、線性代數、概率論與數理統計三部分：

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三、專輯下載

數學專輯可以在線閱讀，也可以下載（pdf、word、markdown文件），可以直接在“機器學習初學者”公眾號回復“math”即可獲取下載地址。

下載內容截圖

掃碼進入公眾號，回復“math”即可獲取下載地址

總結

以上是生活随笔為你收集整理的非常适合初学者的机器学习的数学基础笔记.pdf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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