¿Cuáles son los mejores recursos para aprender las matemáticas detrás de los algoritmos de aprendizaje automático?

Answer 1

Los mejores recursos de matemáticas para el aprendizaje automático

1. Probabilidad
2. Cálculo
3. Álgebra
4. Estadística

Estos son los mejores recursos de matemáticas.

Llegando a los algoritmos, puedo sugerirle el mejor curso en línea de algoritmos

• Aprender algoritmos a partir de conceptos básicos

Aquí puedes aprender

En este curso de formación sobre estructuras de datos de aprendizaje y algoritmos, el autor experto Rod Stephens le enseñará cómo analizar e implementar los algoritmos comunes utilizados. Este curso está diseñado para el principiante absoluto, lo que significa que no se requiere experiencia previa en programación.

Comenzará aprendiendo acerca de la teoría de la complejidad, luego saltará para aprender sobre algoritmos numéricos, que incluyen matrices aleatorias, factorización prima e integración numérica. A partir de ahí, Rod le enseñará acerca de las listas vinculadas, como las listas vinculadas individualmente, las listas ordenadas y las vinculadas doblemente. Este video tutorial también cubre matrices, pilas y colas, y clasificación. También aprenderá sobre los algoritmos de búsqueda, tablas hash, recursión y backtracking. Finalmente, cubrirá árboles, árboles equilibrados, árboles de decisión y algoritmos de red.

Una vez que haya completado este curso de capacitación en computadora, estará completamente capacitado para analizar e implementar algoritmos, así como también podrá seleccionar el mejor algoritmo para diversas situaciones.

Los mejores cursos en línea de aprendizaje automático

• Aprendizaje automático AZ ™: práctica en Python & R en Data Science
• Bootcamp de ciencia de datos y aprendizaje automático con R
• Aprendizaje automático para la ciencia de datos

Answer 2

Sugeriría probar algunos de los documentos de ArXiv (o referencias citadas aquí: https://www.slideshare.net/Colle …). Si entiendes la matemática en ellos, probablemente tengas suficientes antecedentes. Si no, sugeriría repasar las estadísticas, el cálculo multivariable y el álgebra lineal de libros de series Demystified, academia Khan o libros académicos (Strang para álgebra lineal, Casella / Burger para estadísticas …).

Answer 3

Un libro realmente bueno para comprender el Aprendizaje Profundo es, por supuesto, el Libro de Aprendizaje Profundo. Si no quieres comprarlo, puedes acceder al libro completo en línea. Aprendizaje profundo

Tal vez no sea tan profundo en la parte matemática, pero aún así son muy útiles el curso de aprendizaje automático y la especialización de aprendizaje profundo de Andrew Ng en Coursera | Cursos online de las mejores universidades. Únete gratis. Si no puede pagar los cursos, puede auditarlos gratis.

Para obtener explicaciones rápidas e intuitivas, puede consultar la serie “Las matemáticas de la inteligencia” de Siraj Raval: Siraj Raval

Answer 4

Echa un vistazo a los elementos del aprendizaje estadístico. He encontrado que este es el mejor libro sobre aprendizaje automático que explica bastante de las matemáticas subyacentes.

También Deep Learning es un libro muy bueno.

Answer 5

Una clase en álgebra lineal, análisis numérico, álgebra lineal numérica, probabilidad. Tal vez si tienes el fondo en estructuras de datos. Siempre que hablo o miro estas cosas, lo hago desde mi formación en matemáticas, lo cual considero suficiente. Cualquiera de ellos está bien. Hay recursos por todos lados. Alguien te dirá que uno es mejor.

Para el álgebra lineal numérica quizás trefethen y bau. Es atemporal.

Answer 6

Dependiendo de tus antecedentes (si conoces Cálculo y tienes algún conocimiento intermedio de Estadística) sugeriría este libro:
“Los elementos del aprendizaje estadístico”, de Hastie, Tibshirani y Friedman.
Allí puede encontrar los principales métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado.