Probablemente no haya un mejor libro de matemáticas para todos los científicos de datos.
Sin embargo, los libros más recomendados desde una perspectiva teórica / matemática son los siguientes:
Aprendizaje automático: una perspectiva probabilística (serie de computación adaptativa y aprendizaje automático): Kevin P. Murphy: 9780262018029: Amazon.com: Libros
- ¿Cuál es el estado actual de Julia, el lenguaje de programación?
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- ¿Cómo es el programa inmersivo de ciencia de datos en Galvanize Denver? ¿Vale la pena?
Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático (Ciencias de la información y estadísticas): Christopher Bishop: 9780387310732: Amazon.com: Libros
Amazon.com: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics) (9780387848570): Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: Books
Modelos gráficos probabilísticos: principios y técnicas (serie de computación adaptativa y aprendizaje automático): Daphne Koller, Nir Friedman: 8601401113034: Amazon.com: Libros
Leer cualquiera de estos libros definitivamente le dará una buena comprensión de varias técnicas matemáticas y estadísticas.
