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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，
究竟怎样才能快速掌握这些硕博士才懂得数学知识，
从而快速入门机器学习呢？
为了让大家能够迅速弯道超车，
德国奥格斯堡大学计算机系刘英博士，
用1个半小时的时间，专为基础薄弱的初学者们打造
《机器学习入门必备的数学基础》
为什么要向大家推荐这堂讲数学的直播课呢？
1
精准讲解：
本次的直播公开课，是刘英博士专为数学基础薄弱的初学者准备的，刘英博士将从现实学习中初学者们经常遇到的问题出发，为同学们一一精准讲解机器学习中的数学基础知识难点，帮助大家攻克平时一知半解、久攻不下的难题，从而能快速上手机器学习。
2
实战与理论齐飞：
机器学习所需的数学基础覆盖面广且有一定难度，如果不是深入浅出地来讲，很多初学者就会因为畏难情绪过早地放弃。刘英博士在本次直播授课中，摆脱了讲概念、记公式的传统数学学习模式，而是与机器学习的案例相结合，带领大家在实战练习中掌握机器学习必备的数学基础。
3
授人以渔：
短短一个半小时，要讲完所有机器学习所需的数学基础是不可能的，但刘英老师在本堂直播课中，不仅告诉你快速掌握这些数学基础的学习方法，还帮你列好了机器学习必读书籍清单，最后在配合人工智能从入门到进阶的全套体系课，让你轻松进入人工智能领域。
如果你是以下人群，那强烈建议你上车：
数学底子不好，想快速入门机器学习；
想补充数学基础知识的相关从业人员；
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END
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