Математика для науки о данных и машинного обучения

[skaarsgard]

Здравствуйте! Пытаюсь в свободное от работы время изучать data science и machine learning, но все время сталкиваюсь с тем, что мое рабоче-крестьянское понимание линейной алгебры и статистики препятствует пониманию. (в нашем инженерном ВУЗе высшая математика была, но в сильно урезанном варианте).

В курсе, который я прохожу, в списке рекомендованной литературы по ТВ и МС - Боровков, Ширяев, а это как-то тяжеловато.
Поэтому прошу порекомендовать учебные пособия (желательно на русском языке, но можно и на английском, если аналогов такого качества нет) по:

- линейной алгебре
- математическому анализу
- теории вероятностей
- математической статистике
- оптимизации
- численным методам

При этом желательно, чтобы уровень изложения был одновременно достаточно строгий и серьезный, но и не слишком сухой и формальный, как для чистых математиков.

Рекомендуют Стрэнга по линейной алгебре, например, но как-то мне не понравилось. По остальным предметам выбор слишком большой.

[Andrey_Kireew]

По линейной алгебре:
Бортаковский, Пантелеев Линейная алгебра в примерах и задачах
Franklin A. Graybill Matrices with Applications in Statistics

вторая хоть и не русская, но в ней много интересного, и написано на мой взгляд, максимально доходчиво
по матанализу тоже можно много чего найти, в том числе и в сети

Вообще совет - выпишите себе основные разделы, например из Вашего учебного плана, и посмотрите их в разных книгах, или даже просто в инете полно сайтов - выберите, что Вам больше нравится.

Остальные курсы я не представляю как вы так просто собираетесь освоить, они очень сложные, многие профессора в них до конца не разбираются - только вид делают, хотя и преподают годами ...