也不建议大家看书，基础确实特别薄弱的同学，推荐一本：《机器学习的数学》，这本书特别全面的介绍了微积分、线性代数、概率统计、信息论、随机过程、图论等内容 。再强调一遍，此书仅适于基础特别薄弱的同学 。
我感觉机器学习中用到最多的应该是线代，喜欢看视频的可以看看李宏毅的机器学习中的线性代数：
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或者3blue1brown：线性代数的本质
其他数学基础相关的电子书，我也放到思维导图中了 。
一些经验和建议
1、我敢肯定很多初学者都是资料收集爱好者，越攒越多反而不知道从何开始 。我强烈建议把资料都扔掉，以我的这一套为准，一以贯之的学下去 。
2、就像前面我提到的，很多东西先不要深究，不要在某些地方卡太久（比如数学部分，比如编程基础），先学下去，学完 。了解大的框架之后，以后用到哪里，再回过来补也不迟 。
3、机器学习的各种算法没必要样样精通，常用的比如LR、树模型、RF、XGBoost等等掌握好就不错了 。
4、我身边一些优秀的程序员、分析师、工程师都非常推崇“做中学，学中做”，无论是书本还是视频，看到一些好的方法和技巧，要立即自己实现一遍 。看起来非常简单的东西，真真动手的时候才会发现自己的不足 。快速学完上述内容就尽快开始实践吧，可以先复现天池或kaggle上优秀的notebook，然后就参与一些入门竞赛 。
5、如果你已有工作，最好的还是在业务中寻找机器学习应用场景，然后尝试去开发一个适用的模型 。不懂就搜索，学习 。这是我所知最好的，最有价值的学习方法 。
6、输出也是特别好的学习方式，输出就是把新学到的知识用某种方式讲给别人听，做到让他们也能理解、学会 。我比较喜欢写笔记（我常用的是微软的OneNote），然后把笔记整理成文章发到博客上 。这样不仅使对自己知识掌握程度的一种检验，发现薄弱点，也可以让大家共同监督，相互学习，教学相长 。
OK，以上就是所有内容 。欢迎与我交流
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