Mathematics for Machine Learning - Deisenroth, Marc Peter (Cambridge University)
Contiene: I) Fundamentos matemáticos: 1. Introducción y motivación; 2. Algebra lineal; 3. Geometría analítica; 4. Descomposición de matrices; 5. Cálculo vectorial; 6. Probabilidad y distribuciones; 7. Optimización continua. II) Problemas centrales de aprendizaje automático: 8. Cuando los modelos se encuentran con los datos; 9. Regresión lineal; 10. Reducción de dimensionalidad con análisis de los principales componentes; 11. Estimación de densidad con modelos gaussianos de mezcla; 12. Clasificación con máquinas vectoriales de apoyo.