为了开发AI，向下深挖了一层：机器学习。目前看来，确实是给自己挖坑了：里面充斥了大量了数学知识，而自己早已将数字忘得一干二净啰！
学习新知识，我一般会将视频和书本结合起来。书本方面是“西瓜书”（《机器学习》，清华大学出版社）和“花书”（《深度学习》，人民邮电出版社）。这两本分别是目前国内机器学习、深度学习领域最受欢迎的教材。尴尬的是：因为数学基础不扎实，很难入门并彻底掌握核心知识。
整体来说，就是下面这几门课的内容：
- 微积分
- 线性代数
- 概率论
- 最优化方法
- 信息论
- 随机过程
- 图论
下面这张图列出了这些知识的整体结构。其中线性代数与微积分是基础，其他的课程都是建立在它们之上的。最优化方法严重依赖于微积分的知识，信息论与随机过程是概率论的延伸。
先从高数补起吧，查了下B站，竞意外发现：其中有门高数课竟有1.5亿的播放量！ ooh, my god! 不相信这是真的：高数课也能成为网红课？！
有点后悔自己以前录制的课程没有早点入驻B站，看来选择重于努力啊！ 早先选择的《百度传课》站，累计有了几百万的播放，然后就停站了！ 后来是《腾讯课堂》，上线了十几门课，没多久也是半死不活，离死不远！唉，毕竟是错付了！
硬着头皮补了下高数、线性代数、矩阵这些，倒也有些收获，公式也能看懂、理解些了。下面就可以跟着案例来实践下啰，内容过几天测试后再更新。