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这个问题真的太适合我了!首先简单介绍个人的背景:本科在澳洲学的是经济和金融-->硕士在北美学的计算机cs-->即将入学北美top30计算机的PhD项目(方向是机器学习/自然语言处理)(很多人问我如何转专业申请到cs,我之后会找个机会补充,实在是太多了没法一一回复。)从经济金融转到计算机科学,我觉得这个专业跨度是很大的。我的数学基础就是普通的微积分,线性代数,概率统计,外加一下经济里面的计量经济学。本科学的也是马马虎虎,没有什么目标可言,水水的混了过去。我看了很多答案,说要从最基本的微积分,线代,概率统计着手,从读教科书一步一步开始,稳扎稳打。我看的时候真的是直摇头,这种学习方式我个人认为完全就是在抹杀一个人的兴趣爱好,学的时候没有任何反馈信息来激励自己。我觉得正确的方式是直接入手学习人工智能目前最前沿的深度学习(deep learning), 从神经网络开始着手,遇到什么不懂的,需要用到的再回头去补这一部分的知识。教科书的作用在我看来是工具书,你可以去翻,但你别自己骗自己(什么都不懂的情况下)能从头到尾读完。当然,大神请无视~我的基础背景:编程:我只会python,自学的那

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