Mathematics for Machine Learning [pdf]

Cuốn sách sẽ được xuất bản vào năm sau hiện được phát hành miễn phí dưới dạng PDF. Tổng cộng 417 trang.

Phần I: Nền tảng toán học

1. Giới thiệu và động lực

2. Đại số tuyến tính

3. Hình học giải tích

4. Phân rã ma trận

5. Giải tích vectơ

6. Xác suất và phân phối

7. Tối ưu hóa liên tục

Phần II: Các bài toán machine learning cốt lõi

8. Khi mô hình gặp dữ liệu

9. Hồi quy tuyến tính

10. Giảm chiều với Phân tích thành phần chính

11. Ước lượng mật độ với Mô hình hỗn hợp Gaussian

12. Phân loại với Support Vector Machines