Guida Matematica per gli Appassionati di Machine Learning
Novità entusiasmanti per tutti coloro che si immergono nel mondo del Machine Learning! Ho trovato una risorsa fantastica che consolida tutta la matematica essenziale necessaria per il ML e indovinate un po’?
È gratuita (scarica qui). Su misura per coloro che sono desiderosi di comprendere la matematica dietro gli algoritmi di ML.
Prerequisito minimo: Conoscenza matematica di livello scolastico superiore. Non sei ancora a quel livello? Non ti preoccupare! Ci sono innumerevoli risorse gratuite e tutorial su YouTube per rimetterti in pari.
Contenuti
Il libro è scritto per motivare le persone a imparare i concetti matematici essenziali per il machine learning. Non mira a coprire tecniche avanzate di machine learning ma fornisce le competenze matematiche necessarie per leggere altri libri che lo fanno. Il libro è stato pubblicato da Cambridge University Press nell’aprile 2020
Il libro è diviso in due parti:
- Fondamenti Matematici:
- Introduzione e Motivazione
- Algebra Lineare
- Geometria Analitica
- Decomposizione di Matrici
- Calcolo Vettoriale
- Probabilità e Distribuzione
- Ottimizzazione Continua
- Problemi Centrali di Machine Learning:
- Quando i Modelli Incontrano i Dati
- Regressione Lineare
- Riduzione della Dimensionalità con Analisi delle Componenti Principali
- Stima della Densità con Modelli di Miscela Gaussiana
- Classificazione con Macchine a Vettori di Supporto
Non perdere l’abbondanza di materiali didattici sul loro sito web: sono veramente un tesoro.
Il machine learning è diventato davvero popolare ultimamente, con molti grandi utilizzi. Questo libro spiega le principali idee matematiche dietro di esso, come l’algebra, il calcolo e la probabilità. È adatto sia ai principianti che agli esperti di machine learning.
