提升机器学习技能：免费数学和统计课程

想要进入机器学习的世界却觉得数学和统计学让自己无所适从？别担心，你并不是孤身一人！很多有抱负的数据科学家发现这些课题望而生畏。好消息是，网上有很多免费课程，可以帮助你建立坚实的基础。 Coursera： 斯坦福大学机器学习课程：这门传奇的课程不仅可以帮你了解机器学习的概念，还可以提供强有力的数学基础。 伦敦帝国理工学院机器学习数学：如果你希望深入了解数学概念，这门课程是一个很好的选择。 edX： 微软机器学习入门：这门课程提供了一种平衡的方法，它将机器学习的基础知识与必要的数学知识相结合。 哥伦比亚大学数据科学基础：这门课程以一种更广泛的视角来阐述数据科学，包括统计学和机器学习。 麻省理工学院开放课程： 算法导论：虽然这门课程并不是专门讲授机器学习的，但它为算法和数据结构奠定了坚实的基础，这对于理解机器学习的概念至关重要。 概率和随机变量：深入理解概率论对于了解很多机器学习算法来说至关重要。 可汗学院： 线性代数：学习线性代数的综合资源，这是机器学习中的一个基本课题。 微积分：另一个至关重要的数学概念，微积分在可汗学院中有详细介绍。 统计学和概率论：扎实地理解统计学和概率论对于数据分析和机器学习至关重要。 请记住：虽然这些课程提供了有价值的资源，但坚持不懈的练习和动手操作经验才是掌握这些课题的关键。从基础开始，随着信心的增强，逐渐增加复杂度。只要持之以恒并掌握正确的资源，你很快就能成为一名熟练的机器学习从业人员。 学习愉快！