机器学习先要学习哪些课程？机器学习入门指南

在学习机器学习之前，有几个基础课程是非常重要的，建议你优先掌握。首先是线性代数，这门课是机器学习的核心基础之一，比如在理解线性回归、支持向量机、PCA等模型时都离不开矩阵和向量的运算。其次是概率论与数理统计，这对理解很多算法的本质（比如贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型）非常关键，包括条件概率、期望、方差、最大似然估计等概念。

微积分也是一个重要的基础，特别是在优化算法和神经网络训练中，比如梯度下降法、反向传播，都会涉及求导和偏导。除了数学，算法与数据结构也需要具备扎实基础，比如排序、查找、图算法等，对于理解机器学习的实现原理很有帮助。

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在编程语言方面，推荐掌握 Python。虽然你有 Java 背景，但机器学习领域的主流库（如 scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）几乎都是用 Python 编写的，学习成本低、社区资源也非常丰富。

除了这些核心基础，还可以适当了解信息论（比如熵、交叉熵、KL散度）和优化方法（如凸优化、约束优化），这些内容在深入模型细节时会用到。

建议你先打好数学基础，再过渡到机器学习理论和编程实践。这样在阅读像《西瓜书》这样的教材时，会更容易理解其中的算法原理和公式推导。