Mathematics for Machine Learning [pdf]

O livro, que será publicado no próximo ano, foi disponibilizado gratuitamente em PDF. Total de 417 páginas.

Parte I: Fundamentos Matemáticos

1. Introdução e Motivação

2. Álgebra Linear

3. Geometria Analítica

4. Decomposições de Matrizes

5. Cálculo Vetorial

6. Probabilidade e Distribuição

7. Otimização Contínua

Parte II: Problemas Centrais de Machine Learning

8. Quando Modelos Encontram Dados

9. Regressão Linear

10. Redução de Dimensionalidade com Análise de Componentes Principais

11. Estimativa de Densidade com Modelos de Mistura Gaussiana

12. Classificação com Máquinas de Vetores de Suporte