Livro: "Conceitos de Matemática para Machine Learning: Estatística, Probabilidades, Álgebra linear e Cálculo para Machine Learning"
SINOPSE:
Um apanhado dos conceitos básicos e do ecossistema de ML. (Capítulos 1 a 12)
Matemática básica usada em ML, incluindo Estatística, Probabilidades, Álgebra linear e Cálculo. (Capítulos 13 a 15)
Conceitos matemáticos mais avançados usados em ML, como Entropia, Análise de Componentes Principais e medição de distâncias. (Capítulos 16 a 26)
Finalmente a matemática inerente aos algoritmos de ML. (Capítulos 27a 31)
1 Introdução2 Ecossistema de ML3 Programação Tradicional e ML4 Pré-Cálculo e Notação5 Diagrama Básico do Aprendizado65 Iniciando com Python6 Quando usar e não usar ML7 Tipos de Aprendizado8 Como escolher algoritmos9 Como saber o desempenho do modelo10 Análise preliminar de um projeto de ML11 Estatística para ML12 Probabilidades para ML13 Álgebra Linear para ML14 Cálculo para ML15 Medição de distâncias16 Otimização17 Treinamento, Validação e Teste18 Cost Function19 Gradient Descent20 Bias e Variância21 Regularização22 Algoritmos paramétricos e não paramétricos23 Learning Curves24 Principal Components Analysis (SVD e PCA)25 Entropia e Ganho de Informação26 Algoritmos e suas métricas27 Aprendizado com Árvores de Decisão28 Support Vector Machines (SVM)29 Modelos Ensemble (Adaboost, Gradient Boost, XGBoost)30 Redes Neurais e Deep Learning
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