Relação entre Dados e Espaços de Muitas dimensões

Lendo o livro (Elementos-da-teoria-de-aprendizagem-de-maquina-supervisionada) do grupo de aprendizado de máquina de Florianópolis ministrada pelo russo, achei uma recomendação legal, Foundations of Data Science - Avrim Blum, John Hopcroft and Ravindran Kannan

Gostei da introdução, exemplo quando fala sobre Geometria de Alta dimensão:

... Modern data indiverse fields such as Information Processing, Search, Machine Learning, etc., is oftenrepresented advantageously as vectors with a large number of components. This is soeven in cases when the vector representation is not the natural first choice...

esta citação é da versão de 2016, achei melhor que a definição da versão 2019 do livro.
A introdução dos dois livros são muito boas.

Outro livro citado foi The Nature of Statistical Learning Theory de Vladimir Vapnik, li um pedaço da introdução, também muito interessante, ele faz um resgate sobre o problema  de aprendizagem e divide o tema em quatro períodos:
- O Perceptron de Rosenblatt (1960)
- Construção dos fundamentos da teoria do aprendizado (1960-70)
- Redes Neurais (1980)
- Retorno as origens (1990)

Rede Neural Jogando Mario

Rede Neural implementada em Lua no simulador BizHawk aprendeu a jogar Mario
NeuroEvolution with MarI/O

Infelizmente BizHawk não roda no Linux.

Ótima introdução ao Backpropagation

Introduz backpropagation a partir do uso de Derivada Parciais em grafos.

Calculus on Computational Graphs: Backpropagation

(03.04.17)

http://cs231n.github.io/optimization-2
Yes you should understand backprop

Mais um [14.05.17]
http://daniel-at-world.blogspot.com.br/2017/02/ai-implement-your-own-automatic.html

Outro [06/12/2017]
https://medium.com/@karpathy/yes-you-should-understand-backprop-e2f06eab496b

Redes Neurais no Arduino

http://arduinobasics.blogspot.com.br/2011/08/neural-network-part-1-connection.html

http://arduinobasics.blogspot.com.br/2011/08/poor-mans-colour-detector-part-2.html

http://robotics.hobbizine.com/arduinoann.html

Primeiro contato com Google CADIE

sinistro

http://www.google.com/intl/pt/landing/cadie/index.html

http://code.google.com/intl/pt-BR/creative/cadie/

http://googlediscovery.com/2009/04/01/google-anuncia-a-primeira-entidade-de-inteligencia-distribuida-auto-consciente-cadie/

Redes Neurais em C# no Linux

Compilado exemplos de Redes Neurais em C# no Linux usando Mono
instalado a IDE monodevelop

o exemplo buttons.c não compila na IDE foi preciso chamar o compilador na linha de comando:
gmcs -pkg:gtk-sharp-2.0 -r:System.Drawing buttons.cs

Links
exeplo de RN em C#
http://dynamicnotions.blogspot.com/search/label/Neural%20Network

Machine Learning Repository
http://archive.ics.uci.edu/ml/index.html