Reseña

Las herramientas matemáticas fundamentales necesarias para comprender el aprendizaje automático incluyen álgebra lineal, geometría analítica, descomposiciones matriciales, 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 datos o informáticas aprendan las matemáticas de manera eficiente. Este libro de texto autónomo cierra la brecha entre los textos matemáticos y de aprendizaje automático, presentando los conceptos matemáticos con un mínimo de prerrequisitos. 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 antecedentes matemáticos, estas derivaciones proporcionan un punto de partida para los textos de aprendizaje automático. Para quienes aprenden matemáticas por primera vez, los métodos ayudan a desarrollar la intuición y la experiencia práctica con la aplicación de conceptos matemáticos. Cada capítulo incluye ejemplos resueltos y ejercicios para poner a prueba la comprensión. Se ofrecen tutoriales de programación en el sitio web del libro.