Citando la respuesta de Kishan Panaganti Badrinath a Si hago cursos de cálculo simple / multivariable, álgebra lineal y teoría de la probabilidad, ¿tendré una buena base para sumergirme en el Aprendizaje automático ?:
La base de mi respuesta es un curso de posgrado en Machine Learning en el Indian Institute of Science Bangalore. El curso dice lo siguiente como antecedentes preferidos,
“E0 232: Probabilidad y Estadística (o curso equivalente en otro lugar) y obtuvo una calificación de B o superior. Además, algunos antecedentes en álgebra lineal y optimización serán útiles “.
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Como su hipótesis incluye el cálculo del aprendizaje, le sugiero que también aprenda la optimización de cualquier buen libro que exista. Por mencionar solo un libro de muchos, Un primer curso en teoría de optimización. El aprendizaje automático utiliza muchos conceptos de la teoría de optimización y, por lo tanto, esta sugerencia.
Aunque el curso dice que la teoría de la probabilidad es un requisito previo, los libros de texto recomendados:
- CM Bishop, Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático. Springer, 2006.
- RO Duda, PE Hart y DG Stork. Clasificación de patrones. Wiley-Interscience, 2a edición, 2000.
le brinda suficientes detalles de la teoría de la probabilidad para seguir el contenido del aprendizaje automático.
Si desea una cobertura más detallada de la teoría de la probabilidad, le sugiero con el libro Probabilidad y procesos aleatorios Geoffrey R. Grimmett, David R. Stirzaker.
Nuevamente, citando la respuesta de Kishan Panaganti Badrinath a ¿Dónde puedo encontrar preguntas de probabilidad de nivel moderado / difícil ?:
La pregunta es incompleta, es decir, no proporciona información sobre el nivel de probabilidad con el que está familiarizado.
Si usted es un estudiante universitario de ingeniería que acaba de ser presentado con la probabilidad del curso, intente resolver los problemas de ejercicio en el libro referido por el profesor del curso. En mi caso, utilicé el libro “Probabilidad, variables aleatorias y principios de señal aleatoria de Payton Peebles ” para practicar los problemas mencionados en él para avanzar en mi juego en este tema en particular.
Si eres un estudiante graduado en ingeniería, entonces podrías intentar resolver problemas de ejercicio en Probabilidad y Procesos Aleatorios Geoffrey R. Grimmett, David R. Stirzaker. Confía en mí, algunos problemas en este libro son tediosos, requieren mucho tiempo, pero con un buen control de la probabilidad puedes resolverlos. Un lado positivo de este libro: los autores de este libro han tomado mucho esfuerzo y tiempo para publicar un libro más (este) que tiene pistas sobre cada problema mencionado en el libro principal.
Una forma aún mejor de aprender es entrar en un estudio interactivo. Los estudios grupales son efectivos para practicar problemas. También puede hacer esto en línea, como en el intercambio de pila matemática bajo el tema de probabilidad. Las preguntas sobre stackexchange generalmente varían de fáciles a difíciles para cualquiera. Además, las respuestas sobre stackexchange deben ser lo suficientemente rigurosas como para que practique la solución completa y no solo para brindar heurística.
Tenga en cuenta que estas sugerencias para la teoría de la probabilidad son apreciadas por los ingenieros, ya que estas fuentes no toman en cuenta el enfoque teórico para desarrollar los conceptos.
Espero que esto ayude.
Para más información, visite algunas respuestas relacionadas con las matemáticas por Kishan Panaganti Badrinath en publicaciones y publicaciones.
