Математика в машинному навчанні

Фундаментальні математичні дисципліни, необхідні для розуміння машинного навчання, - це лінійна алгебра, аналітична геометрія, векторний аналіз, оптимізація, теорія ймовірностей і статистика. Традиційно всі ці теми розмазані по різних курсах, тому студентам, які вивчають data science або computer science, а також професіоналам у МО, складно вибудувати знання в єдину концепцію. Ця книжка самодостатня: читач знайомиться з базовими математичними концепціями, а потім переходить до чотирьох основних методів МЗ: лінійної регресії, методу головних компонент, гаусового моделювання та методу опорних векторів. Тим, хто тільки починає вивчати математику, такий підхід допоможе розвинути інтуїцію та отримати практичний досвід у застосуванні математичних знань, а для читачів із базовою математичною освітою книжка слугуватиме відправною точкою для більш просунутого знайомства з машинним навчанням.