Matematica per l'apprendimento automatico

Alcuni degli argomenti principali necessari nell'apprendimento automatico sono legati al calcolo a variabile singola, algebra lineare, calcolo multivariabile, ottimizzazione multivariabile, probabilità e statistica e geometria analitica.

Algebra lineare per l'apprendimento automatico

• Esercizi di algebra lineare e problemi con soluzioni inclusi video.
• Khan Academy: Algebra lineare inclusi video.
• Professor Gilbert Strang - MIT: Mit Open Course: Algebra lineare inclusi dispense, video ed esami passati con soluzioni.
• David Cherney, Tom Denton, Rohit Thomas and Andrew Waldron - UCDAVIS: Algebra lineare.

• Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong: Matematica per l'apprendimento automatico.
• Professor Philippe Rigollet - MIT : Matematica dell'apprendimento automatico.

Calcolo a variabile singola e multivariabile

• Prof. David Jerison - MIT: Mit Open Course: Calcolo a variabile singola inclusi video, dispense ed esami passati con soluzioni.
• Prof. Denis Auroux - MIT: Mit Open Course: Calcolo multivariabile inclusi video, dispense ed esami passati con soluzioni.

Statistiche

• Professor Joseph Blitzstein - Harvard : Statistics 110: Probabilità inclusi video e Note
• Philip B. Stark - University of California, Berkeley : Statistiche inclusi strumenti interattivi inclusi nei materiali per aiutare gli studenti ad analizzare set di dati reali.
• Jeremy Orloff , Jonathan Bloom - MIT : Introduzione alla probabilità e alla statistica

Apprendimento automatico

• Professor Yaser Abu-Mostafa - Caltech : Imparare dai dati