Bayesovské uvažovanie a strojové učenie

Recenzie čitateľov

Kniha ponúka komplexný úvod do bayesovského strojového učenia, ktorý zahŕňa širokú škálu tém s matematickou presnosťou a praktickými príkladmi. Hoci je chválená pre svoju zrozumiteľnosť a vhodnosť na samoštúdium, niektorí čitatelia považujú jej štruktúru a organizáciu za nedostatočnú. Nie je ideálna ako prvá kniha pre úplných začiatočníkov vzhľadom na jej matematickú náročnosť a niektoré nejasné vysvetlenia.

** Široký rozsah tém. ** Dobré vysvetlenia s matematickou presnosťou. ** Vhodná na samoštúdium s príkladmi z praxe. ** Obsahuje doplnkový kód pre praktické aplikácie. ** Podrobné preskúmanie bayesovských techník. ** Náročné cvičenia, ktoré sa dajú zvládnuť. ** Zastúpené sú najnovšie modely v oblasti pravdepodobnosti. ** Silná učebnica a prínos pre túto oblasť.

** Nie je ideálna pre úplných začiatočníkov kvôli matematickej náročnosti. ** V niektorých oblastiach chýba hlbšie vysvetlenie, čo môže začiatočníkov zmiasť. ** Organizácia knihy je kritizovaná; definície môžu byť roztrúsené alebo nie sú dobre umiestnené. ** Niektoré kapitoly sú pokročilé a môžu si vyžadovať ďalšie základné znalosti. ** Zaznamenaná nejednotnosť v jazyku a symbolike. ** Uvádzajú sa problémy s kvalitou tlačenej verzie. ** Niektoré definície sú nejasné alebo kruhové, čo spôsobuje zmätok. ** Môžu byť potrebné chyby a online opravy.

(na základe 43 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Bayesian Reasoning and Machine Learning

Obsah knihy:

Metódy strojového učenia získavajú hodnotu z rozsiahlych súborov údajov rýchlo a so skromnými zdrojmi. Sú to osvedčené nástroje v širokej škále priemyselných aplikácií vrátane vyhľadávačov, sekvenovania DNA, analýzy akciového trhu a pohybu robotov a ich používanie sa rýchlo rozširuje.

Ľudia, ktorí tieto metódy ovládajú, majú možnosť vybrať si z množstva vďačných pracovných miest. Tento praktický text otvára tieto možnosti študentom informatiky so skromným matematickým vzdelaním. Je určený pre študentov posledného ročníka bakalárskeho a magisterského štúdia s obmedzenými základmi lineárnej algebry a kalkulu.

Komplexne a ucelene rozvíja všetko od základných úvah až po pokročilé techniky v rámci grafických modelov. Študenti sa naučia viac ako len ponuku techník, rozvíjajú analytické zručnosti a schopnosti riešiť problémy, ktoré ich pripravia na reálny svet.

V každej kapitole sú zahrnuté početné príklady a cvičenia, počítačové aj teoretické. Zdroje pre študentov a inštruktorov, vrátane súboru nástrojov MATLAB, sú k dispozícii online.