其實您只要有了1.機率論與數理統計以及其他統計學基礎；2.紮實的線性代數功底；3.微積分（如果能學習下實變函式和泛函分析就更好了）；這幾方面的基礎基本上機器學習的大部分演算法您都具有了其數學基礎。

其實您只要有了1.機率論與數理統計以及其他統計學基礎；2.紮實的線性代數功底；3.微積分（如果能學習下實變函式和泛函分析就更好了）；這幾方面的基礎基本上機器學習的大部分演算法您都具有了其數學基礎。

淺析：資料探勘從入門到進階，要看什麼書？
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