MathForDataScience

Este repositorio tiene el objeto de reunir distintos recursos de matemáticas para #DataScience encontrados y clasificados por disciplinas y aplicaciones. Usado como método para facilitar el acceso a su lectura a través de mi Discord de universidad, si puede servirte de ayuda o quieres aportar algún recurso, no dudes en usarlo.

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Algebra Lineal

Usada en #MachineLearning para entender cómo funcionan los algoritmos. Vectores / Matrices / Cálculo Tensorial.

  1. https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra (para principiantes)
  2. http://codingthematrix.com/ (+ Libro)
  3. https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab (Serie YouTube sobre Álgebra Lineal de 3Blue1Brown)
  4. https://github.com/fastai/numerical-linear-algebra/blob/master/README.md (ML workflow moderno)
  5. https://www.coursera.org/specializations/mathematics-machine-learning (Curso Coursera)
  6. https://web.stanford.edu/~boyd/vmls/ (Libro "Introducción al Álgebra Lineal Aplicada")
  7. https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/index.htm (Curso del MIT muy comprensible)
  8. http://cs229.stanford.edu/section/cs229-linalg.pdf (Review CS229 sobre Álgebra Lineal de la Universidad de Standford)

Fuentes: