Doraemonzzz/Learning-from-data

您好，想问一些关于数学课程的问题

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iam153 commented

看到您推荐了6.041x，想问一下这门课和
https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-041-probabilistic-systems-analysis-and-applied-probability-fall-2010/video-lectures/
这个链接里的6.041/6.431在内容方面有什么区别。

另外还想问您一下，因为我刚开始入门机器学习，现在只是看完了andrew ng的ml课程。感觉算法算是知道了一些名字，但是提起背后的原理，或是更复杂的各种深度网络结构实现都是我现在说不清，写不出来的。现在准备在看DeepLearning.ai系列。请问您在开始的时候是先看一些数学还是在学机器学习的过程中有问题再去看数学呢？

Splendid-sun commented
iam153 commented

这邮件是所有关注这个项目的人都会收到吗？
…
在 2019年3月12日，下午10:29，iam153 @.***> 写道： Reply to this email directly, view it on GitHub <#3>, or mute the thread https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AtC27XXracIlkw9gYWmRKUMNDr_Cyo_qks5vV7m0gaJpZM4brCbv.

应该是的吧...如果打扰的话还是只标星会好一点

Doraemonzzz commented

不好意思，我刚注意到。
问题1：6.041 / 6.431应该是指不同的编号，但是是同一门课。
问题2：Coursera上andrew ng的课程偏入门，学完这个之后如果想知道原理，推荐林轩田老师的课程以及CS229。关于数学，如果有高数，线代和概率论基础，那么只需要补一下矩阵求导方面的内容，网上有挺多资料，我后续也会总结一下；如果之前三门课不太熟悉，最好稍微补一下，个人感觉最重要的是线代，其次是高数，最后是概率论。