1樓：紅紅火火恍恍惚惚
大學的高數，線代，概率論稍微溫習一下，然後推薦看吳恩達的課程，在B站上都有，在同時可以學一學TensorFlow或者pytorch這種框架。
2樓：ChenZhou
針對大三以下同學想學機器學習的，我一般建議先打好數學基礎，除非是大神型別的那忽略我這條回答，隨便找本書翻翻應該就OK了吧。
機器學習本質其實是統計學習，所謂統計學習，一句話概括，就是似然函式+最優解。其中涉及的數學知識不多，但是涉及到數學工具非常多。
（這裡我要強調一下數學工具和數學的區別。知乎大部分人提到數學就是微積分矩陣概率空間巴拉巴拉，然而事實上這些都是數學概念或者說數學工具，真正的數學是研究數學結構。）
熟悉數學工具才能讓機器學習入門的過程比較順利和舒適。數學工具方面建議修微積分類課程（高等數學/數學分析/微積分）、矩陣類課程（線性代數/高等代數/矩陣論）、概率和統計類課程（概率論/測度論/數理統計）、演算法與優化類課程（資料結構/數值分析/凸優化/非凸優化）。
另外，熟悉一門科學計算型語言可以對演算法有更深更直接的理解，可選的比如Matlab（在國外的話會比較方便一點吧現在）、Python（市場上應用面廣且開源社群比較健壯）、R（統計指標非常專業）。這些語言可以自己學，建議找一本書從頭閱讀，跟著書上的demo做一些實現，相信踏踏實實學一門，一年下來就可以掌握了。
3樓：NeoCX
數學基礎：微積分、線性代數、概率論、數理統計程式設計基礎：Python/R 可以邊用邊學
推薦看書，比較細緻。
機器學習方向最適合數學系學生學習的教材?
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