«Introduction to Machine Learning» — ещё один бесплатный учебник по машинному обучению объёмом около 600 страниц, который делает акцент на глубоком математическом понимании предмета.

Книга начинается с математической базы, необходимой для дальнейшего изучения: линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей, матричного анализа и методов оптимизации. Затем разбираются основные алгоритмы обучения с учителем: линейная и логистическая регрессия, метод ближайших соседей, деревья решений, случайные леса, бустинг и нейронные сети.

Значительная часть книги посвящена вероятностным и генеративным моделям. Рассматриваются методы Монте-Карло, графические модели, байесовские сети, вариационные методы, нормализующие потоки, вариационные автокодировщики (VAE) и генеративно-состязательные сети (GAN).

В заключительных главах обсуждаются кластеризация, метод главных компонент (PCA), обучение на многообразиях и теоретические оценки способности моделей к обобщению.

На мой взгляд, это отличный справочник для тех, кто хочет получить широкое представление о машинном обучении и разобраться в математике, лежащей в основе ключевых методов, а не воспринимать их как «чёрный ящик».

https://arxiv.org/pdf/2409.02668

👉 @PythonPortal