ML/NLP 数学功底到底要多少？

lz是美本CS, 最近一直想搞NLP科研，但又不好意思什么都不懂就去找教授，于是自己开始看Manning的Statistical Natural Language Processing神书，发现数理统计有点吃不消了。

可能也是由于美本的原因，比国内同学数学课上的少难度低些(大二，CS系的数学仅要求了微积分，线性代数，离散数学，概率统计，都属于intro级的没有证明的)，所以一看到Gamma函数，Beta/Dirichlet分布，LDA之类的就晕，繁杂一些的式子(比如需要分部积分的，sigma求和的，极限运算的)化简/分析不了。

看样子是要选点数学系的课了...想要速成的话选哪些呢？（e.g.有必要上微分方程和实分析吗？)