STEP 01 补齐基础语言

先用中学数学资源整理函数、方程、几何与概率直觉。

STEP 02 建立变化观

学习极限、导数、积分和多元函数,为优化与动力学做准备。

STEP 03 掌握矩阵表达

用线性代数理解数据、降维、评价模型和机器学习方法。

STEP 04 连接建模应用

结合概率统计与建模课程,把数学工具转成可解释方案。

已显示 16 个精选资源
Middle School中文 · 中学

国家中小学智慧教育平台

官方基础教育资源入口,适合补函数、几何、概率统计、解析几何等中学数学基础。建议按年级和教材同步查找。

同步课程中文资源基础补弱
Math Map英文 · 中学/大学

Khan Academy Math

覆盖从中学数学到大学基础数学的免费课程,练习系统完整。适合用来查缺补漏,尤其适合自学者分主题刷题。

练习丰富视频短课自学友好
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Calculus英文 · 大学

MIT OCW 18.01SC Single Variable Calculus

MIT 公开课的一元微积分系统课程,适合从极限、导数、积分一路学到应用。建模中优化、连续变化问题都离不开它。

大学基础公开视频讲义习题
Calculus英文 · 大学

MIT OCW 18.02SC Multivariable Calculus

多元微积分课程,重点连接偏导数、梯度、重积分和向量场。适合学习优化模型、曲面分析与连续系统建模。

多元函数梯度向量场
Visual Intuition英文 · 入门

3Blue1Brown: Calculus

用动画解释导数、积分和级数的本质。适合在正式课程前建立直觉,也适合遇到公式推导卡住时回来看。

可视化直觉建立短视频
3Blue1Brown打开专题 →
Textbook英文 · 大学

OpenStax Calculus Volume 1

开放教材,适合作为微积分查阅和系统自学资料。可与 MIT OCW 视频搭配使用,形成“视频理解 + 习题巩固”的学习闭环。

开放教材习题系统参考
Linear Algebra英文 · 大学

MIT OCW 18.06SC Linear Algebra

Gilbert Strang 的线性代数经典课程,适合系统理解矩阵、向量空间、特征值和最小二乘,是建模与机器学习的重要基础。

经典课程矩阵理论建模基础
Visual Intuition英文 · 入门

3Blue1Brown: Essence of Linear Algebra

用几何视角解释线性变换、矩阵乘法、行列式、特征向量。非常适合在学习教材前先建立“矩阵到底在做什么”的直觉。

线性变换几何直觉可视化
3Blue1Brown打开专题 →
Linear Algebra英文 · 入门

Khan Academy Linear Algebra

以短视频和练习拆解向量、矩阵、基、变换等主题。适合需要慢速补基础或想配合刷题巩固的学习者。

分主题练习基础友好矩阵运算
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Statistics英文 · 入门

Khan Academy Statistics and Probability

覆盖概率、随机变量、抽样、置信区间、假设检验与回归。适合学习预测模型和数据分析前先补统计直觉。

概率统计练习系统数据分析
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Statistics英文 · 大学

MIT OCW 18.05 Probability and Statistics

系统讲解概率、统计推断与常用分布,适合为预测、检验、风险评估和蒙特卡洛模拟打基础。

概率论统计推断大学课程
Textbook英文 · 大学

OpenStax Introductory Statistics

开放统计教材,适合查概念、公式和例题。可用于补充概率分布、参数估计、假设检验和回归分析。

开放教材统计基础例题丰富
College Math中文 · 大学

国家高等教育智慧教育平台

国内高校课程资源入口,可检索高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数学建模等中文课程。

中文课程高校资源按课检索
SmartEdu Higher打开平台 →
Calculus中文 · 大学

中国大学MOOC:高等数学检索

中文高等数学课程入口,适合国内大学生按教材体系学习极限、导数、积分、多元函数与级数等内容。

中文课程高等数学教材体系
中国大学MOOC打开检索 →
Modeling英文 · 大学

MIT OCW Mathematical Modeling

面向数学建模思想的 MIT 公开课入口,适合在具备基础数学后学习如何把现实问题转化为模型。

建模思想问题转化应用数学
Model Insight中文 · 建模衔接

模型视角:数学基础教程

本站配套的数学基础页面,将线性代数、微积分、概率统计与建模应用连接起来,适合在外部课程学习后回到建模场景复盘。

建模应用交互演示Python代码
模型视角站内学习 →
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如何把公开课学成建模能力?

不要把课程资源当成收藏夹。每学完一个知识点,最好立刻回到模型库找一个应用:线性代数对应 AHP、PCA、马尔可夫链;微积分对应优化、微分方程和动力学;概率统计对应回归、检验、蒙特卡洛与预测模型。