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Deisenroth, Marc Peter.

Mathematics for Machine Learning / Marc Peter Deisenroth. - Cambridge ; New York, NY : Cambridge University Press, 2020. - XVII, 371 p. : il., graf.; 25 cm.



Las herramientas matemáticas fundamentales necesarias para comprender el aprendizaje automático incluyen álgebra lineal, geometría analítica, descomposición de matrices, cálculo vectorial, optimización, probabilidad y estadística. Estos temas se enseñan tradicionalmente en cursos dispares, lo que dificulta que los estudiantes o profesionales de ciencias de la información o informática aprendan las matemáticas de manera eficiente. Este libro de texto autónomo cierra la brecha entre los textos matemáticos y de aprendizaje automático, introduciendo los conceptos matemáticos con un mínimo de requisitos previos. Utiliza estos conceptos para derivar cuatro métodos centrales de aprendizaje automático: regresión lineal, análisis de componentes principales, modelos de mezcla gaussiana y máquinas de vectores de soporte. Para los estudiantes y otras personas con formación matemática, estas derivaciones proporcionan un punto de partida para los textos de aprendizaje automático. Para aquellos que aprenden matemáticas por primera vez, los métodos ayudan a desarrollar la intuición y la experiencia práctica con la aplicación de conceptos matemáticos.

ISBN: 9781108455145

Subjects--Topical Terms:
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO.--MATEMÁTICAS

Dewey Class. No.: 006.3 / D325m