Mathematics for Machine Learning (2020)

Учебник по математике для машинного обучения, который объясняет теорию через практические примеры и выводит ключевые ML-методы шаг за шагом.

❓ Что внутри:

— Линейная алгебра и аналитическая геометрия
— Матричные разложения
— Векторное исчисление
— Оптимизация
— Теория вероятностей и статистика
— Линейная регрессия
— Метод главных компонент (PCA)
— Гауссовы смеси
— Метод опорных векторов (SVM)
— Разобранные примеры и упражнения
— Программные туториалы на сайте книги

Подойдёт тем, кто хочет разобраться:

✅ Какая математика лежит в основе ML
✅ Как выводятся основные алгоритмы машинного обучения
✅ Как применять математические концепции на практике
✅ Как связать теорию с реальными ML-задачами

🔗 Скачать

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом