📘 Introduction to Machine Learning* (Laurent Younes)

Что внутри:
- 📐 Математический фундамент: анализ, линейная алгебра, теория вероятностей
- ⚡ Оптимизация: SGD, проксимальные методы и др.
- 🤖 Алгоритмы с учителем: линейные модели, SVM, деревья, бустинг, нейросети
- 🎲 Генеративные модели: MCMC, графические модели, вариационные подходы, GAN
- 🔎 Без учителя: кластеризация, PCA, факторный анализ, обучение на многообразиях
- 📊 Теория: неравения концентрации, обобщающая способность моделей

Фундаментальный учебник, который соединяет математику и практику ML.

👉 https://arxiv.org/abs/2409.02668

#MachineLearning #DeepLearning #Mathematics #DataScience #DataScientist