Lineáris algebra és optimalizálás a gépi tanuláshoz: A Textbook

Olvasói vélemények

A könyvet a gépi tanulás szempontjából fontos lineáris algebra és optimalizálás átfogó lefedettségéért dicsérik, világos magyarázatokkal és matematikai szigorral. Ugyanakkor kritika éri, hogy nehezen követhető, hiányoznak belőle a kidolgozott példák és a gyakorlatok megoldásai, és félrevezető leírásokat tartalmaz a megoldási kézikönyvekhez való hozzáféréssel kapcsolatban.

A gépi tanuláshoz szükséges matematikai témák átfogó lefedése, világos magyarázatok, jó az önálló tanulóknak, kiváló az olyan fogalmak megértéséhez, mint a PCA és az SVD, hasznos gyakorlatok a gyakorláshoz.

Nehezen követhető, hiányoznak a kidolgozott példák és a gyakorlatok megoldásai, kevés az ábra, a gyakorlatok gyakran elvontak és nem illeszkednek a tartalomhoz, rossz nyomtatási minőségről számoltak be, és félrevezető információk a megoldások elérhetőségéről.

(18 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook

Könyv tartalma:

Ez a tankönyv a lineáris algebrát és az optimalizálást mutatja be a gépi tanulás kontextusában. A tankönyvben példák és gyakorlatok találhatók, a megoldási kézikönyvhöz való hozzáféréssel együtt. Ez a tankönyv az informatika, a matematika és az adattudományok végzős hallgatóit és professzorait célozza meg. A haladó egyetemi hallgatók is használhatják ezt a tankönyvet. A tankönyv fejezetei a következőképpen szerveződnek:

1. Lineáris algebra és alkalmazásai: A fejezetek a lineáris algebra alapjaira összpontosítanak, a szinguláris értékbontásra, mátrixfaktorizációra, hasonlósági mátrixokra (kernel-módszerek) és gráfelemzésre vonatkozó gyakori alkalmazásaikkal együtt. Példaként számos gépi tanulási alkalmazást használunk, például spektrális klaszterezést, kernelalapú osztályozást és kiugró értékek felismerését. A lineáris algebrai módszerek és a gépi tanulásból vett példák szoros integrációja különbözteti meg ezt a könyvet a lineáris algebra általános köteteitől. A hangsúly egyértelműen a lineáris algebra gépi tanulás szempontjából legfontosabb aspektusain van, és az olvasók megtanulják, hogyan alkalmazzák ezeket a fogalmakat.

2. Optimalizálás és alkalmazásai: A gépi tanulás nagy része optimalizálási problémaként van felállítva, amelyben megpróbáljuk maximalizálni a regressziós és osztályozási modellek pontosságát. Az optimalizálás-központú gépi tanulás "szülőproblémája" a legkisebb négyzetek regressziója. Érdekes módon ez a probléma a lineáris algebrában és az optimalizálásban is felmerül, és a két terület egyik legfontosabb összekötő problémája. A legkisebb négyzetek regressziója a kiindulópontja a támogató vektorgépeknek, a logisztikus regressziónak és az ajánlórendszereknek is. Továbbá a dimenziócsökkentés és a mátrix-faktorizálás módszerei is igénylik az optimalizálási módszerek fejlesztését. A számítási gráfokban történő optimalizálás általános szemléletét tárgyaljuk, valamint a neurális hálózatokban történő visszaterjedésre való alkalmazását.

A gépi tanulásban kezdők számára gyakori kihívást jelent a lineáris algebra és az optimalizálás terén szükséges széleskörű háttér. Az egyik probléma az, hogy a meglévő lineáris algebra és optimalizálás kurzusok nem kifejezetten a gépi tanuláshoz kapcsolódnak.

Ezért jellemzően több tananyagot kell elvégezni, mint amennyi a gépi tanulás elsajátításához szükséges. Továbbá az optimalizálás és a lineáris algebra bizonyos típusú ötletei és trükkjei gyakrabban fordulnak elő a gépi tanulásban, mint más alkalmazásközpontú környezetben. Ezért jelentős értéket képvisel a lineáris algebra és az optimalizálás olyan szemléletének kialakítása, amely jobban illeszkedik a gépi tanulás sajátos perspektívájához.