Este repositório possui anotações, resumos, fichamentos e insights pessoais sobre estudos. Ele não possui materiais derivados.
- An Introduction to Statistical Learning de Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie e Robert Tibshirani
- Aprendizado de Máquina Uma Abordagem Estatística de Rafael Izbicki e Tiago Mendonça dos Santos
- Estatística Básica, de Bussab e Morettin
- Introduction to Applied Linear Algebra. Vectors, Matrices, and Least Squares de Stephen Boyd e Lieven Vandenberghe
- Linear Algebra and Optimization for Machine Learning de Charu C. Aggarwal. Fichamento 📜
- Linear Algebra: Theory, Intuition, Code de Mike X Cohen
- Mathematical Foundations of Data Sciences de Gabriel Peyré
- Mathematics For Machine Learning de Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal e Cheng Soon Ong
- Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-learn & TensorFlow de Aurélion Géron
- Practical Statistics for Data Scientists de Peter Bruce, Andrew Bruce e Peter Gedeck
- Probabilistic Machine Learning Advanced Topics de Kevin P. Murphy
- Probabilistic Machine Learning An Introduction, de Kevin P. Murphy
- The Elements of Statistical Learning, de Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerome Friedman
- Linear Algebra for Machine Learning and Data Science
- Calculus for Machine Learning and Data Science
- Probability & Statistics for Machine Learning & Data Science
- Matemática Ensino Fundamental (BNCC) @ Khan Academy
- Matemática Ensino Médio (BNCC) @ Khan Academy
- Essence of linear algebra @ 3Blue1Brown
- Essence of calculus @ 3Blue1Brown
- Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International CC BY-NC-SA