不会数学，入门机器学习有戏吗？

计算机科学、人工智能和数据科学已经成为现如今社会技术发展的主要动力。数学又是现代科学的基石，几乎所有现代科学都与数学密不可分，尤其是数据科学与机器学习。

要想成为机器学习算法工程师，必须具备扎实的数学基础。众所周知，机器学习是门计算机技术，但它底层需要解决的是数学上的最优化问题。因此，机器学习最有挑战的部分不是编程，而是背后的数学原理。数学基础将直接决定算法理解的深度。对 BAT 这样的一线公司而言，推导机器学习的公式更是面试流程的必备环节。

为什么要强调数学？

毫无疑问机器学习中数学是重要的，例如你需要：

1. 选择合适的算法，包括考虑精度、训练时间、模型的复杂性、参数和数量特征；
2. 选择参数设置和验证策略；
3. 通过了解偏差方差权衡来识别拟合不足与过度拟合；
4. 估计正确的置信区间和不确定性。

机器学习中那些必要又困惑的数学知识

很多想从事机器学习的朋友都曾面临这样的困境。当你面对满篇的大型求和、求偏导、求极值等复杂符号时，就会发现这些教材压根不适合初学者去研读。

对于机器学习而言，数学并非是一个可选可不选的理论方法，而是不可或缺的支柱。对于机器学习算法工程师而言，微积分、线性代数、概率论毫无疑问是需要掌握的。

通常，初学者如果数学基础不牢固，面对满篇的数学公式时，就会逐步失去学习信心、减少学习动力，而达不到预期的学习效果，最终或许就沦落个“半吊子”的水平，甚至容易半途而废。

有鉴于此，我在拉勾上开设了一门课程《机器学习入门 21 讲》。拆解机器学习主流模型，找到主流模型背后依赖的数学知识点。再将这些数学相关的知识点，进行统一整合归并。

我会用尽可能简单的方式，取其精华、去其糟粕，让你尽可能以极低的成本，迅速掌握机器学习必备的数学知识、算法基础。相信有了这些必备知识之后，你就能轻松读懂其他机器学习教材并快速入门机器学习啦。 

这门课程，我会系统地讲述机器学习整体的技术体系及其背后的技术原理，由前置底层知识、技术原理、编程实现和项目实战四个部分构成。 

首先，我将跟你一起把所有与机器学习相关的基础课程进行统一复习或学习。这其中包括部分高等数学、线性代数、概率论、统计学等数学知识，数据结构、基础算法和基本的程序设计等计算机基础知识。

有了这些知识后，我们会进入机器学习建模算法的学习。对于主流的机器学习模型，我们会给予充分的案例和实现代码。

最后，机器学习应该以解决实际问题为落脚点，所以我们会进入机器学习的实战项目中进行学习。从项目的原始目标、落地的实现方案和效果评估，全方位地实战利用技术解决实际问题的流程和方法，让你能系统地、完整地学习机器学习技术。

学完这门课，你会对算法的底层原理有更深刻的理解，对算法的编程实现能做到游刃有余，对实际业务问题解决的能力会大幅度提升。建议在机器学习的过程中哪里不会补哪里，这样更有目的性且耗时更低。 

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