看懂CS顶会论文需要补充哪些数学知识？ 举报 理由 举报 取消 本人大四，本科CS专业，发现在看ICML等顶会论文时比较吃力，感觉是数学知识不足，但我不知道具体是哪方面，希望有前辈能推荐一些数学书（或者课程），中英文均可，谢谢。 2017年8月2日 8 条回复 1428 次浏览 学习,数学,数据挖掘,机器,计算机科学
回复 ( 8 )
凸优化，统计学与概率论，矩阵论
一般理工科大一大二的数学课程一般是足够用的，比较深的数学内容，一般作者也会给出引用。感觉吃力的原因可能来自于对于文献背景的不熟悉，作者觉得领域内都知道的事情，而读者却不知道，遇到这种情况，多好的数学底子都不够用，只能多看多问多了解。
PS. 找到牛逼的导师抱大腿，系统得看文献会比较有帮助。
微积分，矩阵论，统计学与概率论，最优化等。
这本书是一个比较好的资源，或许可以帮助题主快速定位问题对应的数学工具。当然，个人的喜好和研究风格不同，所以看书的最优选择可能也会有稍微不同，但也没必要纠结，慢慢看，总会搞懂的。加油！
numerical linear algebra，probability and statistics，convex optimization，probabilistic graphical model
ICML的论文看着扯不扯蛋啊…..
个人认为，本科生的话，在看论文之前，需要对整个学科领域有一些宏观上的了解（Big Picture）， 和一些基础的知识储备。所以可以先看一些比较基础和经典的书来入门，然后再去看论文，研究论文里面用到的技术。
比较基础且经典的书：中文，李航的《统计学习方法》可以看一下，全书都是浓缩的干货。
英文，Christopher M. Bishop 的《Pattern Recognition and Machine Learning 》（PRML），比较基础也比较全，讲得也简练明白。
两本书看完，我觉得再看论文，就不会慌乱心虚了。
数学知识补不完的，用到什么内容现查就行了。
大四写代码吧，现在看他们扯淡还太早……个人意见，求不喷