我现在开始学习数据科学，我已经有一些Python和Excel的中间项目，只专注于分析。但现在我开始想更多地关注机器学习领域，我正在考虑开始学习一些经典逻辑（命题）然后离散数学的书，因为在我看来这似乎是基础机器学习和数据科学的一些概念，我是否走错了路？我了解这些概念到底重要还是不重要？如果不是，我应该学习什么数学领域？谢谢！
目前正在努力学习ml
恭喜您开始数据科学和机器学习之旅！很高兴听到您已经拥有一些使用 Python 和 Excel 进行数据分析的经验。至于你关于研究经典逻辑和离散数学的问题，有必要了解，虽然这些主题确实是计算机科学和数学理论基础的一部分，但它们并不是学习机器学习或数据科学的直接先决条件。
近年来，机器学习和数据科学变得相当容易理解和实用，有许多库和工具可以抽象出许多潜在的数学复杂性。话虽这么说，从长远来看，对某些数学概念有扎实的理解无疑会对您有所帮助，并让您更深入地了解机器学习算法的基本原理。这是数据科学和机器学习的推荐数学路径：
线性代数：线性代数是许多机器学习算法的基础。理解矩阵、向量、矩阵运算以及特征向量和特征值等概念至关重要。它有助于理解降维技术和线性模型。
概率与统计：概率概念用于各种机器学习算法中，统计对于理解数据和评估模型至关重要。概率分布、假设检验和回归分析等概念很重要。
微积分：虽然您不需要成为微积分专家，但对导数和梯度的基本了解对于机器学习中使用的优化算法至关重要。
优化：熟悉梯度下降等优化技术，因为它们广泛用于训练机器学习模型。
机器学习算法：一旦你很好地掌握了上述数学概念，你就可以深入研究特定的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。
实践经验：实践项目和实践经验对于巩固您对机器学习概念的理解并将其应用于实际问题至关重要。
如果您更喜欢理论性的方法或对机器学习的数学方面感兴趣，您当然可以学习经典逻辑和离散数学。这些主题在计算机科学中具有应用，并且在机器学习的某些子领域（例如自然语言处理或算法的理论方面）可能很有价值。
总而言之，虽然从长远来看，拥有强大的数学基础是有益的，但您可以从机器学习开始，重点关注实践方面，理解基本概念，并随着您在该领域的进步逐步建立您的数学知识。最重要的是练习、参与项目并培养数据科学和机器学习方面的问题解决能力。祝您学习之旅顺利！
AryaTavana