Referencias del curso

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Álgebra Lineal

Kolter Repaso de Álgebra Lineal de J. Zico Kolter
Strang-MOOC Curso online Matrix Methods In Data Analysis, Signal Processing, And Machine Learning basado en [Strang-Data]
Strang-Data Linear Algebra and Learning from Data (2019) by Gilbert Strang (gilstrang@gmail.com) ISBN 13: 978-06921963-8-0

MML Mathematics for Machine Learning by Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. Este libro tiene mucho más contenido que el que vamos a necesitar pero los capítulos 2, 3, 4 y 5 son los capítulos útiles para nosotros.
WASS All of Statistics - Larry Wasserman. Por si quieren repasar teoría de probabilidades y estadística.

ISLP An Introduction to Statistical Learning with Python by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jonathan Taylor. ISBN-13 978-3031387463. En especial la versión de Python.
UDL Understanding Deep Learning by Simon J.D. Prince Published by MIT Press Dec 5th 2023
MMDS Mining of Massive Datasets. Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman

Tibshirani, R. (1996). Regression Shrinkage and Selection via the Lasso. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 58(1), 267–288. http://www.jstor.org/stable/2346178
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