Hoja de ruta de disciplinas matemáticas para el aprendizaje automático, parte 2 (probabilidades)

En lugar de presentar


Había una vez la primera parte , ¡ahora es el momento de la segunda parte! Aquí tocamos temas relacionados con la teoría de la probabilidad.


Como en el artículo anterior, destacaremos varios "niveles" de inmersión en el tema y su estudio. De hecho, creo que cada materia debe completarse varias veces en diferentes "niveles" de dificultad: primero te sumerges en la materia, te acostumbras al "diccionario", a la formulación típica de problemas y métodos para resolverlos. Después de un tiempo, enriquecido con el conocimiento de otras áreas, está listo para tomar el curso nuevamente, pero a un nivel ligeramente superior. Ahora puede estar interesado no solo en las tareas estándar, sino también en las limitaciones de la metodología, los enfoques no estándar, tal vez algún tipo de filosofía de la que surgió el tema (un debate eterno entre la "escuela frecuentista" y la "escuela bayesiana").


Permíteme recordarte que distinguimos tres "niveles" de complejidad:


  1. Adelante, el caballo de batalla principal; estos son libros que se llaman "must have".
  2. Me duele mucho : un nivel más alto, le permite mirar el nivel 1 desde una vista de pájaro, sistematiza el conocimiento, combina diferentes áreas de conocimiento.
  3. Pesadilla : para los fuertes de espíritu, el nivel de mehmat, para los amantes de las matemáticas y las torres de marfil.

En la mayoría de los casos, indico aquellos libros que yo mismo leí o que son muy populares en la comunidad (matemática): se les aconseja sobre stackoverflow, goodreads, quora, etc.


Probabilidad clásica


Estoy convencido de que no tiene sentido saltar inmediatamente a través de tres pasos e inmediatamente sumergirse en el mundo de la inferencia bayesiana, sin haber estudiado previamente las secciones clásicas: teoría de la probabilidad y estadística.


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Bring it on


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Hurt me plenty


MIT
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Unclassified


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De la probabilidad, las estadísticas matemáticas y el enfoque bayesiano no se vieron afectados por completo. Para mi pesar, en estas áreas leo menos libros y, por lo tanto, los consejos serán de menor valor. No está claro si escribir y con cuánto detalle.


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