Bayesi érvelés és gépi tanulás

Olvasói vélemények

A könyv átfogó bevezetést nyújt a Bayes-féle gépi tanulásba, a témák széles skáláját foglalja magába matematikai szigorral és gyakorlati példákkal. Míg a könyvet dicsérik áttekinthetősége és önképzésre való alkalmassága miatt, egyes olvasók hiányosnak találják a szerkezetét és szervezését. Matematikai intenzitása és néhány homályos magyarázat miatt nem ideális első könyvnek abszolút kezdők számára.

** A tárgyalt témák széles köre. ** Jó magyarázatok matematikai pontossággal. ** Önképzésre alkalmas, hétköznapi példákkal. ** Kiegészítő kódot tartalmaz a gyakorlati alkalmazásokhoz. ** A Bayes-technikák részletes feltárása. ** Kihívást jelentő, de jól megoldható feladatok. ** A valószínűségszámítás legfrissebb modelljeinek bemutatása. ** Erős tankönyv és hozzájárulás a szakterülethez.

** A matematikai intenzitás miatt nem ideális abszolút kezdők számára. ** Hiányoznak a mélyebb magyarázatok egyes területeken, ami összezavarhatja a kezdőket. ** A könyv szervezése kritikán aluli; a definíciók elszórtan vagy nem jól elhelyezve találhatók. ** Egyes fejezetek haladó jellegűek, és további háttérismereteket igényelhetnek. ** A nyelvezet és a szimbolizmus következetlenségét jegyezték meg. [...] [...] [...]

(43 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Bayesian Reasoning and Machine Learning

Könyv tartalma:

A gépi tanulási módszerek hatalmas adathalmazokból gyorsan és szerény erőforrásokkal nyerik ki az értéket. Ezek az ipari alkalmazások széles skáláján - többek között a keresőmotorok, a DNS-szekvenálás, a tőzsdeelemzés és a robotok mozgása terén - bevált eszközök, és alkalmazásuk gyorsan terjed.

A módszereket ismerő emberek jól jövedelmező állások közül választhatnak. Ez a gyakorlatias szöveg megnyitja ezeket a lehetőségeket a szerény matematikai háttérrel rendelkező informatikus hallgatók előtt. Az utolsó éves alapszakos hallgatók és a lineáris algebra és számtan terén korlátozott háttérrel rendelkező mesterszakos hallgatók számára készült.

Átfogó és koherens, az alapvető érveléstől a fejlett technikákig mindent a grafikus modellek keretein belül fejleszt. A hallgatók nem csupán a technikák menüjét tanulják meg, hanem olyan analitikus és problémamegoldó készségeket fejlesztenek, amelyek felvértezik őket a való világra.

Minden fejezetben számos számítógépes és elméleti példa és gyakorlat található. A hallgatók és oktatók számára készült források, köztük egy MATLAB eszköztár, online elérhetők.