Matemáticas para el aprendizaje automático

Algunos de los temas principales necesarios en el aprendizaje automático están relacionados con el cálculo, álgebra lineal, cálculo multivariable, optimización multivariable, probabilidad y estadística y geometría analítica.

Álgebra lineal para aprendizaje automático

• Ejercicios de álgebra lineal y problemas con soluciones incluidos vídeos.
• Khan Academy: Álgebra lineal incluidos vídeos.
• Professor Gilbert Strang - MIT: Mit Open Course: Álgebra lineal que incluye apuntes de conferencias, vídeos y exámenes anteriores con soluciones.
• David Cherney, Tom Denton, Rohit Thomas and Andrew Waldron - UCDAVIS: Álgebra lineal.

• Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong: Matemáticas para el aprendizaje automático.
• Professor Philippe Rigollet - MIT : Matemáticas del aprendizaje automático.

Cálculo simple y multivariable

• Prof. David Jerison - MIT: Mit Open Course: Cálculo de variable única que incluye vídeos, apuntes de conferencias y exámenes anteriores con soluciones.
• Prof. Denis Auroux - MIT: Mit Open Course: Cálculo multivariable que incluye vídeos, apuntes de conferencias y exámenes anteriores con soluciones.

Estadísticas

• Professor Joseph Blitzstein - Harvard : Statistics 110: Probabilidad incluidos vídeos y Notas
• Philip B. Stark - University of California, Berkeley : Estadísticas que incluyen herramientas interactivas incluidas en los materiales para ayudar a los estudiantes a analizar conjuntos de datos reales.
• Jeremy Orloff , Jonathan Bloom - MIT : Introducción a la probabilidad y la estadística

Aprendizaje automático

• Professor Yaser Abu-Mostafa - Caltech : Aprender de los datos