Olvasói vélemények
Összegzés:A könyvet széles körben a gépi tanulás egyik legjobb forrásaként tartják számon, és dicsérik átfogó lefedettségéért, matematikai szigoráért és értő magyarázataiért. Kritizálták azonban a tipográfiai hibák, a szervezési problémák és a fejezetek eltérő írói minősége miatt, ami a kezdők számára kevésbé teszi alkalmassá.
Előnyök:⬤ Gazdag tartalom és a gépi tanulás témáinak átfogó lefedettsége, beleértve a fejlett technikákat is.
⬤ Éleslátó magyarázatok, amelyek segítenek a fogalmak mögötti intuíció kialakításában.
⬤ A valószínűségi megközelítések jól szervezett, mélyreható kezelése.
⬤ A kísérő szoftver hasznos és javítja a megértést.
⬤ Jó a tapasztalt tanulóknak és a referenciakönyvet kereső kutatóknak.
Hátrányok:⬤ Számos tipográfiai és technikai hiba, némelyik elég jelentős ahhoz, hogy akadályozza a megértést.
⬤ Szervezési problémák, amelyek megnehezíthetik a szöveg követését, a későbbi fejezetekre való hivatkozások megzavarhatják az olvasót.
⬤ A különböző fejezetekben az írás minősége nem következetes.
⬤ Egyes leírások túlságosan elvontak, ami külső forrásokat tesz szükségessé.
⬤ Nem ajánlott elsődleges tanulási forrásként kezdőknek.
(162 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
The Machine Learning: A Probabilistic Perspective
Könyv tartalma:
Átfogó bevezetés a gépi tanulásba, amely valószínűségi modelleket és következtetéseket használ egységesítő megközelítésként.
A mai, webes elektronikus adatáradat automatizált adatelemzési módszereket igényel. A gépi tanulás biztosítja ezeket, olyan módszereket fejlesztve ki, amelyek automatikusan képesek az adatokban lévő mintákat felismerni, majd a feltárt mintákat felhasználni a jövőbeli adatok előrejelzésére. Ez a tankönyv átfogó és önálló bevezetést nyújt a gépi tanulás területére, amely egységes, valószínűségszámítási megközelítésen alapul.
A lefedettség ötvözi a szélességet és a mélységet, és szükséges háttéranyagot kínál olyan témákról, mint a valószínűségszámítás, az optimalizálás és a lineáris algebra, valamint a terület legújabb fejlesztéseinek megvitatását, beleértve a feltételes véletlenszerű mezőket, az L1 regularizációt és a mélytanulást. A könyv kötetlen, közérthető stílusban íródott, a legfontosabb algoritmusok pszeudokódjával kiegészítve. Minden témakör bőségesen illusztrálva van színes képekkel és kidolgozott példákkal, amelyek olyan alkalmazási területekről származnak, mint a biológia, a szövegfeldolgozás, a számítógépes látás és a robotika. A könyv ahelyett, hogy különböző heurisztikus módszerek szakácskönyvét nyújtaná, inkább az elvi modellalapú megközelítést hangsúlyozza, gyakran a grafikus modellek nyelvét használva a modellek tömör és intuitív módon történő meghatározásához. Szinte az összes leírt modellt egy MATLAB szoftvercsomagban - PMTK (probabilistic modeling toolkit) - valósítottuk meg, amely szabadon hozzáférhető az interneten. A könyv alkalmas felsőfokú egyetemi matematikai háttérrel rendelkező, bevezető szintű egyetemi matematikai alapképzésben részt vevő hallgatók és kezdő doktoranduszok számára.
