入门机器学习需要的统计基础

很多人都说：“学机器学习一定要有数学基础”，但问题是——从哪开始学？学到什么程度才够？

其实真的没那么难。
想搭好底子，其实你只需要一门课：

📘统计与概率入门（by Khan Academy）

这门课专为没有任何数学背景的人设计，完全从零讲起，不需要你会高数、不需要懂编程，只要你看得懂图和例子，就能学下去。

📌 课程内容覆盖了：

概率基础（事件、独立性、条件概率）

各类分布（正态分布、二项分布）

统计量（均值、方差、中位数）

数据可视化与总结

抽样分布、置信区间、假设检验……

整套课做得非常细致，每个概念都配有直观讲解 + 小练习，配套视频节奏也不快，刷起来一点都不枯燥。哪怕是初中数学忘光了的人，也能跟得上。

⏱️ 用时多久？
按每天学一点点，大多数人 2～4 周就能刷完；
如果你全职/放假冲一冲，甚至一周就能通关。

🎯 最适合这几类人：

想入门机器学习/数据分析，却被“数学门槛”劝退的人

正在读研/转行，想快速补齐概率统计短板

刷过一堆复杂资料，但发现“基础还是有点虚”的人

这可能是对机器学习最友好的数学起点。
不花钱，不烧脑，完全从零。
早学一天，就少走一个弯路。推荐收藏。