মেশিন লার্নিংয়ের গাণিতিক অভিধান(হার্ডকভার)

জ্যোতিষ বিজ্ঞান এবং ডাটা বিজ্ঞানের ভিতরে যে আসলে পার্থক্য কোন জায়গাতেও আসলে একজন ডাটা বিজ্ঞানী হতে হলে কোন বিষয়গুলোর উপর গুরুত্বারোপ করা উচিত সেগুলো একটু জানতে পারলাম। সেই সাথে এটাও বেশ ভালোভাবে বইটিতে ফুটিয়ে তোলা হয়েছে যে, কোন কোন কন্ডিশনে একজন ডাটা বিজ্ঞান অধ্যায়নরত ব্যক্তি কে ও জ্যোতিষী বলা যায় এবং কোন কোন কন্ডিশন স্যাটিসফাই করলে একজনকে ডেটা বিজ্ঞানী বলা যায়।

মেশিন লার্নিং বা ডেটা সাইন্স এর মারাত্মক বিরক্তিকর এবং চরমতম অসহ্য কোন সমস্যার সম্মুখীন না হলে এই বই এর শতকরা 60 ভাগ কোন কাজে লাগবে বলে মনে হয় না । আর যদি কেউ মেশিন লার্নিং বুঝে ম্যাথমেটিক্স, এপ্লাইড স্ট্রাটিসটিকস বা সিমিলার সাবজেক্টে নিয়ে মাস্টার্স এমফিল বা পিএইচডি করতে চায় তাদের অনেক কাজে লাগবে ।

The book is written by a passionate mathematics student. This book for those who want to learn and practice Machine Learning mathematically and statistically. Almost all of the fundamentals and theorems for ML have been written in the book.