по теор веру

мне лично нравится
https://stepik.org/course/91/syllabus

intro to statistical learning конечно топчег, но еще надо по статистике и теор веру чего

По теоверу книга вентцель хорошая

о крутяк, я пока по кхану смотрел

Ну если быстро, "грязно" погрузиться в машинку
то тут есть ссылки на все ресурсы
https://www.youtube.com/watch?v=Cr6VqTRO1v0

как ни странно, ютуб оказывается (иногда) самым полезным

да я часто если что не понимаю

ищу на ютубе

и смотрю коротенько

На ютубе можно загуглиться так, что в какойто момент поймаешь себя на мысли- а накой черт я смотрю про устройство ядерного реактивного двигателя, если я искал понятно про распредеоение хи квадрат..

хахаха )

по саджестам меньше лазить надо

кстати еще hackerrank задачки есть норм

и по комбинаторике и по статистике, запрограмить надо

как сильно математика, статистика и т.д. нужны для начала освоения машинного обучения, я к тому что все равно есть формулы готовые для расчета интеграллов, матриц и т.д. насколько необходимы в практике эти знания, нужны для разработки своих формул или нужны только для понимания что из себя предствляет та или иная формула, сейчас есть знания в Python, но слабые знания по математике и везде про этот предмет с машинным обучением

для тех кто клонит больше в программинг - полезно

даже готовые формулы - надо понимать. и графики желательно уметь читать. так что определенные знания математики нужны.

я не берусь судить на каком уровне они нужны