Descrição
Matemática para Aprendizado de Máquina é um livro abrangente escrito por Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal e Cheng Soon Ong, publicado pela Cambridge University Press em 2020. O livro serve como um recurso fundamental para indivíduos interessados em aprendizado de máquina, focando nos princípios matemáticos que sustentam o campo. Ele é dividido em duas partes: Fundamentos Matemáticos e Problemas Centrais de Aprendizado de Máquina.
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A primeira parte abrange tópicos essenciais como álgebra linear, geometria analítica, decomposições de matrizes, cálculo vetorial, probabilidade e distribuição, e otimização contínua. Esses tópicos fornecem a base necessária para entender os algoritmos de aprendizado de máquina.
A segunda parte do livro aprofunda-se em problemas específicos de aprendizado de máquina, incluindo regressão linear, redução de dimensionalidade com análise de componentes principais, estimativa de densidade com modelos de mistura gaussiana e classificação com máquinas de vetor de suporte. O livro é projetado para ser conciso, oferecendo uma introdução clara e acessível aos conceitos matemáticos necessários para o aprendizado de máquina.
Matemática para Aprendizado de Máquina está disponível em formato PDF, com recursos adicionais como tutoriais e exercícios fornecidos para aprimorar o aprendizado. O livro é altamente recomendado por especialistas na área, incluindo Joelle Pineau da Universidade McGill e Facebook, Christopher Bishop da Microsoft Research Cambridge, e Pieter Abbeel da Universidade da Califórnia, Berkeley. É adequado tanto para iniciantes em aprendizado de máquina quanto para pesquisadores e engenheiros que buscam um texto de referência.
- CategoriaEducação e pesquisa
Detalhes do livro
Fundamentos matemáticos para aprendizado de máquina
Álgebra linear e geometria analítica
Decomposições de matrizes e cálculo vetorial
Probabilidade e distribuição
Técnicas de otimização contínua
Algoritmos de aprendizado de máquina explicados
Regressão linear e PCA
Modelos de mistura gaussiana e SVM
Para quem é este livro
- Recurso educacional
- Texto de referência
- Desenvolvimento de habilidades
- Tutoriais
- Compreensão de algoritmos
