Aprendizaje automático: Una introducción a las matemáticas aplicadas

Título original:

Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction

Contenido del libro:

Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction cubre las matemáticas esenciales detrás de todos los temas siguientes.

⬤ K Vecinos más cercanos.

⬤ K Means Clustering.

⬤ Clasificador Na ve Bayes.

⬤ Métodos de regresión.

⬤ Máquinas de vectores soporte.

⬤ Mapas autoorganizativos.

⬤ Árboles de Decisión.

⬤ Redes neuronales.

⬤ Aprendizaje por Refuerzo.

El libro incluye muchos ejemplos del mundo real de una variedad de campos, incluyendo.

⬤ finanzas (modelización de la volatilidad)

⬤ economía (tipos de interés, inflación y PIB)

⬤ Política (clasificación de políticos según su historial de voto y uso de discursos para determinar si un político es de izquierdas o de derechas).

⬤ Biología (reconocer variedades de flores y determinar el sexo a partir de la estatura y el peso de los adultos).

⬤ sociología (clasificación de localidades según las estadísticas de delincuencia)

⬤ juegos (máquinas de fruta y Blackjack)

⬤ negocios (clasificar a los miembros de su propio sitio web para ver quién se suscribe a su revista )

Paul Wilmott aporta tres décadas de experiencia en la enseñanza de las matemáticas, y su inimitable estilo, a los temas más candentes. Este libro es una introducción accesible para cualquiera que quiera entender los fundamentos, pero que también desee «llegar a la carne sin tener que comer demasiadas verduras».