¿Cuál es el mejor libro de matemáticas para un autoaprendizaje de aprendizaje automático?

Listado de un libro que la lista completa de Nishant ya cubre.

  • Aprendizaje profundo. Esta versión en línea es gratuita, pero puede obtener una versión impresa en Amazon Deep Learning Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

Para el autoaprendizaje, especialmente si estamos siguiendo conferencias de video (Stanford, por ejemplo, publica todas sus recientes conferencias de video en línea). Por ejemplo,

  • las últimas conferencias sobre procesamiento del lenguaje natural o redes neuronales convolucionales están disponibles en línea ( ambas se realizaron en el curso de este año 2017 y nos ofrecen lo último en estas áreas ).
  • Estos cursos tienen material en línea para que nos pongamos al día en temas de matemáticas requeridos para el curso.
  • Ese material también es valioso para un autoaprendizaje. Ejemplo de enlace del curso de PNL realizado este año. CS224n: Procesamiento de lenguaje natural con aprendizaje profundo

Enlaces de las conferencias recientes de Stanford sobre PNL y redes neuronales convolucionales

Hay muchos libros disponibles en internet. Probabilidad y estadística:

  1. Probabilidad y estadística para programadores
  2. Curso de Modelización Probabilística y Estadística en Informática.
  3. http://www.math.uiuc.edu/~r-ash/…

Álgebra lineal :

  1. Álgebra lineal mal hecha http://www.math.brown.edu/~treil
  2. https://math.byu.edu/~klkuttle/L

Puedes encontrar más libros en ML desde el enlace dado awesome-machine-learning

Estos son algunos buenos libros que cubren las matemáticas involucradas en el aprendizaje automático:

  • Matemáticas de ingeniería a través de aplicaciones ‘ por Kuldeep Singh
  • Álgebra lineal paso a paso ‘ por Kuldeep Singh
  • Calculas Cuarta Edición ‘ de Michael Spivak
  • Fundamentos matemáticos de los modelos estadísticos de dimensiones infinitas ” por Evarist Giné y Richard Nickl
  • Matrix Computations’ por Gene H. Golub y Charles E. Van Loan
  • ‘Una teoría probabilística del reconocimiento de patrones’ por Devroye, Lugosi y Györfi
  • Matemáticas avanzadas de ingeniería’ por Erwin Kreyszig

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