프로그래밍공부를 하고 있는데요 머신러닝에 관심이 있어서 공부해보려고 하는데

이놈의 수학이 걸림돌이네요.. 글을 봐도 전부 수학으로 써 있으니..

http://dunopiorg.blog.me/220192666433
http://blog.naver.com/2feelus/220387802693
(참고)


참고로 전 수포자입니다. 수학에 대해서는 완전 문외한 입니다..



어떻게 접근해야 하는지 찾아 보았더니

- “머신러닝의 기본 지식은 컴퓨터 과학쪽이고. 그 기본은 수학” - 김정희

- “폴리노미아 함수, 일반함수 피팅, 시그노이드 함수. 확률 피팅, 리그레션, 뉴럴넷, 서포트백터머신 등이 많이 쓰이는 알고리즘들이에요. 머신러닝을 잘하고 싶으면 고급수학을 잘 알아야 합니다. 공업수학 수준은 아니더라도, 확률(제1), 미적분 정도인데 학부수준이 아니라 수학과 전공수준의 해석학 정도는 해야 합니다. 그래야 고급 확률을 할 수 있을 거에요. 선형대수학도 아주 중요합니다. 처음 시작하는 사람이라면 선형대수학과 확률해석학, 함수해석 정도를 공부하는 게 좋겠습니다.”  - 유인관/ 티그레이프

이렇게 써 있는데 위에 써 있는 선형대수학, 확률, 함수 이런거 공부하려면 선행해야할 수학개념이 무엇인가요?

고등학교 교과과정 까지 쭉 다시 해야 할까요? 아니면 따로따로 공부 할수 있나요?

도대체 어떻게 접근해야할지 알려주세요!