A primera vista, esto es una vez más una referencia de la solicitud de "Cómo iniciar el aprendizaje de máquina".
Sin embargo, mi formación matemática es relativamente fuerte, y estoy buscando una introducción a la máquina de aprendizaje el uso de las matemáticas y realmente probar cosas.
La mayoría de las referencias son relativamente imprecisas y el uso de toneladas de bla bla donde fórmulas simples y sólo un ejemplo podría ofrecer el mismo contenido. También las pruebas se encuentran sólo en raras ocasiones.
A partir de estándar de mano saludando la literatura (por ejemplo, los primeros Amazon resultados), descubrí Andrew Ng curso de Coursera, entonces Obispo del libro en reconocimiento de patrones y, finalmente, Smola, el libro de Aprendizaje de Máquina. La última parece ser la primera que se adapte a mis expectativas. Por desgracia, el libro sólo está en estado de borrador.
Hay otras referencias que proporcionan un nivel similar de rigor, como Smola del libro? Potencialmente con diferentes o adicionales contenidos?
Tal vez debería añadir un poco más acerca de mis antecedentes:
Tengo una (alemán) Doctorado en matemáticas (en el campo de la pde). Particularmente, estoy acostumbrado a la aplicada, análisis, control óptimo theorey, cálculo de variaciones, que en cierta medida y la teoría de la probabilidad, los números y la geometría diferencial. Durante mi diploma de mi menor sujeto fue ciencias de la computación. Por lo tanto, somehwere dentro de mi cabeza, todavía tengo algo de conocimiento en algoritmos de geometría computacional y la modelización geométrica.
Edit: ¿que es potencialmente mejor a esta pregunta en los datos de la ciencia de la junta de stackexchange? No quiero hacer spam a la junta con la misma pregunta, pero si piensan que no tienen una mayor probabilidad de obtener una respuesta allí, yo iba a publicar la pregunta. Por supuesto, me gustaría enlace de las preguntas y respuestas. Cualquier comentario sobre que?
