从广义上讲，机器学习是对数据模式的自动识别，想要学好机器学习，数学知识是其基石。不能灵活运用数学知识是无法学好机器学习的。机器学习一直是新的统计和算法发展的沃土，Mathematics of Machine Learning的目的是在数学上严格地介绍该领域的发展，对于留学生来说不仅要过语言关，还要牢记数学知识并且做到灵活运用，其难度可想而知。
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与Mathematics of Machine Learning机器学习数学相关的课程推荐：
- 数学在机器学习领域的应用：机器学习和数据科学的很多高级课程需要我们重新学习数学的基础知识，即使有高等数学基础都很难把它和计算机科学中的使用联系起来，此课程可以缩短这一差距，让我们快速掌握基础数学，建立直观的理解，并将其与机器学习和数据科学联系起来。其内容包括线性代数、向量和矩阵；多变量微积分，在此基础上研究如何优化拟合函数以获得对数据的良好拟合；Python和numpy等。
- 数据和建模微积分：该课程以应用为导向，以调查的方式研究单变量和多变量微积分。其内容包括对函数的研究、多项式、有理数、指数、对数和三角函数。重点是使用这些函数来建立模型和分析数据，图形计算器是该课程的一个重点。
- 机器学习数学，PCA：这门课程介绍主成分分析（PCA）的数学基础，这是一种基本的降维技术。其涵盖一些基本的数据集统计，如平均值和方差，将使用内积计算向量之间的距离和角度并推导数据在低维子空间的正交投影。
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