Matemática do Aprendizado de Máquina

Fundamentação Teórica, Otimização e Prática Computacional

Por Luiz Tiago Wilcke

Código do livro: 991085

Categorias

Probabilidade E Estatística, Equações Diferenciais, Análise Matemática, Informática, Engenharia E Tecnologia

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Sinopse

📐🤖 Você quer realmente entender Machine Learning ou só usar bibliotecas sem saber o que está acontecendo por baixo?

Lancei o e-book "Matemática do Aprendizado de Máquina: Fundamentação Teórica, Otimização e Prática Computacional" 440 páginas de conteúdo denso, didático e direto ao ponto.

📚 O que você vai dominar:

✅ Álgebra Linear aplicada a ML (SVD, PCA, Autovalores)

✅ Espaços Vetoriais, Normas e Espaços de Hilbert

✅ Decomposição de Matrizes e Geometria das Transformações

✅ Otimização e fundamentos matemáticos dos algoritmos

✅ Teoria estatística para Cientistas de Dados

💡 Ideal para: Cientistas de Dados, Engenheiros de ML, estudantes de pós-graduação e qualquer profissional que queira construir uma base sólida.

Características

Número de páginas 440
Edição 1 (2026)
Idioma Português

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