Matematika a gépi tanuláshoz

Olvasói vélemények

Az értékelések szerint a „Mathematics for Machine Learning” értékes forrásként szolgál a gépi tanulással kapcsolatos matematikai alapokat erősíteni kívánó személyek számára, de nem önálló szöveg kezdőknek. Világos magyarázatokat kínál és alapvető témákat tárgyal, de előzetes ismereteket feltételez, így kevésbé alkalmas a matematikai háttérrel nem rendelkezők számára. Egyes olvasók sűrűnek és bizonyos bizonyításoknál nem elég részletesnek találják, így az alapos megértéshez további forrásokra van szükség.

A könyvet dicsérik az áttekinthetőségéért és szervezettségéért, mivel tömör és releváns matematikai fogalmakat nyújt a gépi tanuláshoz. Kiváló referenciaként és felfrissítésként szolgál a matematikában, lineáris algebrában és statisztikában jártasak számára. Sok olvasó értékeli a matematikai alapelvek és a gépi tanulás gyakorlati alkalmazásai közötti kapcsolatokat, ami még vonzóbbá teszi az anyagot.

Számos kritikus kiemeli, hogy a könyv kihívást jelenthet a kezdők számára, mivel előzetes matematikai ismereteket feltételez. Egyesek szerint a könyv sűrű, és egyes fogalmakhoz nem tartalmaz részletes magyarázatokat és bizonyításokat, ami zavart okozhat. Ezenkívül a feladatokra adott válaszok hiánya korlátozza a könyv önképzőkönyvként való felhasználhatóságát.

(96 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Mathematics for Machine Learning

Könyv tartalma:

A gépi tanulás megértéséhez szükséges alapvető matematikai eszközök közé tartozik a lineáris algebra, az analitikus geometria, a mátrixbontás, a vektorszámítás, az optimalizálás, a valószínűségszámítás és a statisztika.

Ezeket a témaköröket hagyományosan különálló kurzusokon tanítják, ami megnehezíti az adattudományi vagy informatikai hallgatók, illetve a szakemberek számára a matematika hatékony elsajátítását. Ez az önálló tankönyv áthidalja a matematikai és a gépi tanulással foglalkozó szövegek közötti szakadékot, minimális előfeltételekkel vezetve be a matematikai fogalmakat.

Ezeket a fogalmakat négy központi gépi tanulási módszer levezetéséhez használja: lineáris regresszió, főkomponens-elemzés, Gauss-keverékmodellek és támogató vektorgépek. A hallgatók és a matematikai háttérrel rendelkezők számára ezek a levezetések kiindulópontot jelentenek a gépi tanulási szövegekhez. Azok számára, akik először tanulják a matematikát, a módszerek segítenek az intuíció kialakításában és a matematikai fogalmak alkalmazásával kapcsolatos gyakorlati tapasztalatok megszerzésében.

Minden fejezet tartalmaz kidolgozott példákat és feladatokat a megértés tesztelésére. A könyv weboldalán programozási útmutatókat kínálnak.