Математика у машинском учењу

Фундаменталне математичке дисциплине неопходне за разумевање машинског учења укључују линеарну алгебру, аналитичку геометрију, векторску анализу, оптимизацију, теорију вероватноће и статистику. Традиционално, ове теме су раширене по различитим курсевима, што отежава студентима који студирају науку о подацима или рачунарство, као и стручњацима за машинско учење, да организују своје знање у јединствени концепт.

Ова књига је самостална: читалац се упознаје са основним математичким концептима, а затим прелази на четири главне методе машинског учења: линеарну регресију, анализу главних компоненти, Гаусово моделирање и машине вектора подршке.

За оне који тек почињу да уче математику, овај приступ ће помоћи у развоју интуиције и стицању практичног искуства у примени математичког знања,
За читаоце са основним математичким знањем, књига ће послужити као полазна тачка за напредније истраживање машинског учења.