感觉自己数学（微积分、线代、概率论）学得很糟糕，准备趁还比较闲的时候补一下。想问问各位大佬是怎么学习相关科目的？

    要用起来，不用很快就会忘了。用的方式有：做题(课后习题之类)或者多读好书。多深入读一些好书(论文也可以)就会用到数学知识了，不仅可以学习新知识，还能巩固数学知识，一举两得。

    可汗学院的数学视频、 3Blue1Brown 的线性代数等等，考研数学的视频也可以看下（不是说要为考研做准备，而是考研视频讲的知识点比大一数学老师更细更透彻）。然后刷题也确实不错，我之前高数、线代、离散都会买对应的那本习题答案，把课后习题全都做了。。

      学数学是一个长期循环反馈过程。讲到基础，就更加没人敢说自己基础好了。往往是走到更高一个层面，就发现自己各种不足。所以呢，怎么学怎么补还是需要目标驱动。就好比说，整本算法导论用到的概率无非就是条件概率、随机变量、期望等很少的概率论知识，如果够用，就没必要说自己概率不好，大量去补习概率论。说真的，花一整块时间去补一门数学课真是很奢侈，而且往往效率还不高。

      简单来说，目标驱动很重要。如果要考研，就专门复习微积分吧。如果因此希望微积分能在以后工作帮多大忙也不大现实。不要在概念上拖后腿就好了。

        想起了之前对数学迷茫的时候看到的 这个TED演讲。由此，数学学习的关键在于抓住数学在数学上的本质。简单地说，就是，抓住模式(patterns)，建立直觉。

        所以，学数学力量可以集中在：找到每一个概念、定理代表的模式，熟悉特定模式在各个角度的表达，通过训练的方式，在脑海里建立起对特定模式的直觉。

        有的模式不一定能找到直观的表达，这时候刷题训练，让大脑建立起特定的语言的直觉再进一步思考，就成了唯一的路。

        训练时需要做到高度地专注，且不要太过于拘泥“有没有用”的问题，然后就是，期待它在未来给你带来的惊喜吧～

        Bintou 感觉算导上面的概率全是算期望，基本只要会了期望的线性性质以及随机指示器变量就能搞定全书大部分的概率分析了

          Colin_Downey 数学就得做题刷题，搞好高数一本蒲和平的绿皮在手即可，线代和概率论我觉得线代你得学一下高等代数，了解透线性空间才行，概率论我还在学，目前没啥建议

            谢谢大家嗷。确实是当时学的时候没有学透就比较麻烦，听李宏毅老师的机器学习的时候，Warning of Math往往大概能听懂，但是还是有点懵。至于刷题嘛……高数课后习题是全做了的，线代当时由于一些原因课后去听了MIT的课（也没坚持听完），没有拿时间去刷题orz 至于概率论……偷懒.jpg

            考虑看视频在时间上有点奢侈了，准备借本书啃啃。或者就按斌头老师说的缺啥补啥。不过个人还是比较习惯于体系化的学习（从头看到尾（划掉

              Colin_Downey 既然如此，我给一个建议：全面系统地把MIT线性代数学完。给自己制定一个学习计划，不折不扣地把它落实。从听视频、看书、做题三个方面入手。这个计划落实了，估计你就大概知道该接下来做啥了。

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