Pergunta: Alguém conhece algum livro didático que introduza o aprendizado de máquina (pela primeira vez) por meio da abordagem espacial Hilbert em reprodução do kernel ? Ou seja, que assumem a análise funcional como um pré-requisito, mas não assumem o conhecimento prévio do aprendizado de máquina?
Qualquer artigo de pesquisa seria um segundo próximo. Nenhum trabalho de pesquisa, por favor - quero aprender a teoria antes de tentar colocá-la em prática.
Antecedentes: Há um curso que será ministrado na minha universidade neste semestre que promete usar métodos de análise funcional para introduzir o aprendizado de máquina, especificamente os espaços de Hilbert com kernels em reprodução. Isso seria muito bom para mim, pois conheço análise funcional, não conheço o aprendizado de máquina e quero aprender o aprendizado de máquina pela primeira vez.
Descrição do curso (em alemão) - sem referências à literatura
Página inicial do curso - novamente sem referências à literatura
Página do curso para um curso semelhante em outra universidade - todas as referências são trabalhos de pesquisa
No entanto, não tenho certeza se terei espaço na minha agenda para fazer este curso ou se entrará em conflito com um curso que tenho que fazer neste semestre. Assim, eu gostaria de poder estudar esse assunto sozinho no meu tempo livre no futuro, se não puder fazer este curso neste semestre.
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