分着来说：《高等数学》是这些课里内容最多最重的，最繁琐的，需要学两个学期。同济版《高等数学》其实非常不错，如果觉得看它困难，则建议参考 《托马斯微积分》，如果对其中的概念有质疑想了解更深，建议参考《数学分析》。（这里有很多书，其中，华东师范大学，的比较浅一些）高等数学 主要分三部分：一元微积分，多元微积分，微积分应用（级数 微分方程）。
一元微积分是基础，有三个核心概念：极限、微分、积分。其中，极限是重点，也是最难理解的，而且极限牵扯到 连续性和无穷小，非常建议看《数学分析》，从实数开始理解。理解极限一定要抛开高中数学的惯性思考模式，要突破。过了极限大关，之后的微分和积分就问题不大了。一元微积分，还需要 导数 和不定积分的 计算能力，我是自己把 导数表 和 不定积分表 推导了 好几遍（不建议背），之后就是做练习。
多元微积分，从解析几何开始会用一点线性代数的知识，总体概念难度不大，但是计算繁琐。《线性代数》内容不多但是非常抽象，大一上学期课程。大家大概率和我一样使用的教材是 同济版《线性代数》，这本书打开顺序不好，造成本就难理解的代数概念，更是理解不了，我是看了《高等代数》（很多书都不错，大家可以自己选择，我看的是北大数学系的）才真正学会。
建议打开顺序：向量空间→线性空间→线性映射→矩阵→行列式→线性方程组→二次型由于，线代的概念比较抽象，所以最好的方法 是通过 具体的实例来理解，这方面 《线性代数与应用 》非常不错。《概率论与数理统计》以高等数学为基础，难度并不大，是大二的课程。我学的教材是 浙大版的《概率论与数理统计》，这本书非常不错。
另外，由于统计学在现代科学的的广泛使用，其参考书也非常多。从这门课的名就可以知道，它分为 概率论 和 统计学，大部分参考书 都是 统计学方向，概率论如果想深挖，需要看《侧度论》。在学习过程中，我唯一对于随机变量这个概念理解，困惑了一段时间才搞明白：◇ 随机变量 X 其实是样本空间 S 到实数 ℝ 的函数 X: S → ℝ，离散型还是连续型 由 样本空间 决定，对于离散型，分布 P{X=x} 其实就是 P(X⁻¹(x))，对于连续型，分布函数 F(x)=P{X≤x} 其实是 F(x)=P(X⁻¹((-∞,x]))，而概率密度是 存在 f(x) 使得 F(x)=∫₋ₒₒ ˣ f(x) dx；◇ 但是，当 随机变量 X 参与统计运算，例如 (1/n)∑Xᵢ ，时，X又变回一个变量，即，X=X(实验的结果)。
我看好多人并不困惑，我不知道他们是如何理解的？这里向大家请教。最后，小石头是计算机专业的，还学了 《复变函数》和《离散数学》。前者 以 解析函数 为核心 是将 微积分扩展到 复数，难度不大。后者 则非常庞杂，当时 除了《图论》 其它仅仅学了个皮毛。（以上是小石头个人经验，仅仅供大家参考！）（目前，小石头又处于评论区禁言中，无法和大家在评论区互动，请大家谅解[祈祷]）。
