数学不好，本科水平，专业程序员，能学数据挖掘，机器学习，自然语言，数据分析么，能学到什么程度？ 举报 理由 举报 取消 2017年6月5日 3 条回复 964 次浏览 分析,学习,数据,数据挖掘,机器,自然语言
回复 ( 3 )
数学不好就去学数学啊，你先给自己限定了各种前提，潜台词是什么，我肯定学不好？
还是希望有人给你一个答复，数学不好也没事儿，本科水平也没事儿，这种的自欺欺人一样的鸡汤？
如果你真要做这类工作，真的向往，为什么要把自己想干的事情寄托在别人随口的几句话上？
为什么不为自己想干的事情努力，这世界上有谁数学天生就好吗，不就是多看了几本书吗，都是两个肩膀一个脑袋，你就不能去把那几本书看几遍吗？
===以下是正题===
1、可以从机器学习实战、集体智慧编程、统计学习方法这几本书开始入门；
2、Bishop的prml可以读，前几章一直在讲需要的数学基础，mlapp也可以，前面专门一章讲这本书需要的数学。只要有耐心和毅力，配合搜索引擎，多整几遍，肯定没问题。
机器学习已经快到大众化程度了，不需要你数学多好，很多算法都封装得很好了。你需要阅读使用文档，然后调用就可以了。涉及到参数调优，如果你能深入理解当然很好，如果不能，多尝试多动手，外加适当看看算法本质，应该也能提高不少。
作为程序员出生，你的优势可能在于编码以及对数据库/数据的操作。这一块恰恰是机器学习里比较重要却被忽视的。别看有些人上来就公式，就信息熵，就核函数。你给他一个xml或者文本的数据，不一定很顺利就弄成机器学习需要的格式。更别说多线程，多进程，streaming处理数据了。这些东西，你应该上手比较快。
所以，要扬长避短，别去研究核心算法，关注一些open source的库，哪些算法又被封装了，大致知道各种算法的使用场景。从工程角度入手，自己构建一套通用的工作流程。比如，
不是每个人都需要做research，有些时候，能用就可以了。
你以为搞这个的有几个数学好的