¿Qué tipo de matemáticas necesito estudiar para comprender cosas como los perceptrones y las SVM?

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Gracias por A2A

Perceptron realmente no requiere nada más que álgebra lineal. Si le preocupa comprender el hiperplano, simplemente actualice su álgebra lineal. Si puede comprender los planos en el espacio tridimensional, imagine que las dimensiones pueden ser más altas que eso.

No he examinado svm lineal, pero supongo que requiere un poco de cálculo para obtener el gradiente.

SVM requiere una optimización convexa, y probablemente deba pasar por el documento SMO para comprender cómo se puede realmente hacer la capacitación (busque Optimización mínima secuencial). Como se menciona en otras respuestas, el tutorial de Andrew Ng cubre la mayoría de lo que puede obtener de los libros de texto de aprendizaje automático (página en stanford.edu). Para trabajar con SVM, probablemente no necesite comprender todos los detalles. He pasado por entrevistas con científicos de datos cuando los entrevistadores solo me preguntaron qué significaba cada parámetro. (Pero no soy responsable de eso si luego conoces a entrevistadores más duros …: P)