Resumen
Un recorrido visual por las matemáticas que sostienen el Machine Learning, pensado para quien quiere entender el porqué antes que el cómo. Cada concepto se construye con dibujos antes de formalizarse, para que la intuición geométrica preceda a la notación.
Arranca en lo más elemental — sumatorios, funciones, derivadas — y avanza progresivamente hacia el álgebra lineal y la descomposición espectral, cerrando con la forma canónica de Jordan. Es el tipo de material que me habría gustado tener a mano cuando empecé.
Contenido
- Sumatorios, productos y notación
- Funciones, derivadas y gradiente
- Vectores, matrices y transformaciones lineales
- Autovalores, autovectores y diagonalización
- Forma canónica de Jordan