想学机器学习，应该先学啥先导课程
1. Linear Algebra2. Basic probability and statistics. (i.e pdfs, conditional distribution, Bayes rule, MLE, MAP..etc)3. Basic optimization background (at least know what is the convex function)4. Basic Information theory (i.e entropy, mutual information, KL divergence)5. .....
■网友
取决于你想学的程度，只是想混口饭吃没有太多必要花很多时间补别的东西，不用看懂证明，你知道的大概，能用软件做出个结果就够了。想认真学的话：1. 数学方面：微积分、矩阵论矩阵这一块，了解的越多对你推倒计算方面能力的提升提高非常多。当然，只想看懂不要求证明的话，本科的线性代数够用了(我指的是真的好好学线性代数...)2. 凸优化这一块的重要性非常显然了，比如你连牛顿法、梯度下降法、一维搜索等基本的凸优化都不了解 的话会非常吃力。但短期来说的话，基本上Boyd的convex optimization懂前三章就够用了。3.概率、统计对基本的期望啊mean啊之类的计算，极大似然，bayes，多元正太等很多相关方面的统计一定要比较熟悉，否则对涉及统计和对数据的直觉上会差很多。4.泛函我本科没好好学泛函，到学到一些ML的方法比如kernel相关的方法的时候就凸显出来对泛函不熟，对函数空间理解不够的话会比较吃力。但重要性上比如前面几个方面。但我整体想说的是，对于大多数只学过微积分线性代数+基本统计的人不大会有时间和精力说把上面这些一门一门学了才开始学ML，大多数时候都是慢慢去补的。比如上面有人提到Andrew Ng的coursera课程上会有一些hangouts。这是一个很好的比较快速掌握急切所需的东西的方面。毕竟上面每一门课都需要花很多时间去学。但是，如果你能真的好好学了之后，再回过头来把ML再学一遍，你收获一定会多的多！
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