Matematika pre strojové učenie

Recenzie čitateľov

Z recenzií vyplýva, že hoci „Mathematics for Machine Learning“ slúži ako cenný zdroj informácií pre jednotlivcov, ktorí si chcú posilniť matematické základy týkajúce sa strojového učenia, nie je to samostatný text pre začiatočníkov. Ponúka jasné vysvetlenia a pokrýva základné témy, ale predpokladá predchádzajúce znalosti, takže je menej vhodná pre osoby bez matematického vzdelania. Niektorí čitatelia ju považujú za hutnú a nedostatočne podrobnú v niektorých dôkazoch, čo si vyžaduje ďalšie zdroje na dôkladné pochopenie.

Kniha je chválená pre svoju prehľadnosť a organizáciu, poskytuje stručné a relevantné matematické pojmy pre strojové učenie. Slúži ako vynikajúca referencia a osvieženie pre tých, ktorí poznajú počty, lineárnu algebru a štatistiku. Mnohí čitatelia oceňujú prepojenia medzi matematickými princípmi a praktickými aplikáciami v strojovom učení, vďaka čomu je materiál pútavejší.

Mnohí recenzenti zdôrazňujú, že kniha môže byť pre začiatočníkov náročná vzhľadom na jej predpoklad predchádzajúcich matematických znalostí. Niektorí ju považujú za hutnú a chýbajú v nej podrobné vysvetlenia a dôkazy niektorých pojmov, čo môže viesť k zmätku. Okrem toho absencia odpovedí na cvičenia obmedzuje jej užitočnosť ako učebného textu pre samoukov.

(na základe 96 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Mathematics for Machine Learning

Obsah knihy:

Medzi základné matematické nástroje potrebné na pochopenie strojového učenia patria lineárna algebra, analytická geometria, rozklady matíc, vektorový kalkulus, optimalizácia, pravdepodobnosť a štatistika.

Tieto témy sa tradične vyučujú v rozdielnych kurzoch, čo študentom dátových vied alebo informatiky, prípadne odborníkom, sťažuje efektívne osvojenie si matematiky. Táto samostatná učebnica preklenuje medzeru medzi matematickými textami a textami o strojovom učení a predstavuje matematické koncepty s minimom predpokladov.

Tieto pojmy využíva na odvodenie štyroch ústredných metód strojového učenia: lineárnej regresie, analýzy hlavných komponentov, modelov Gaussovských zmesí a podporných vektorových strojov. Študentom a iným osobám s matematickým vzdelaním tieto odvodenia poskytujú východisko k textom o strojovom učení. Pre tých, ktorí sa učia matematiku po prvýkrát, pomáhajú tieto metódy budovať intuíciu a praktické skúsenosti s aplikáciou matematických konceptov.

Každá kapitola obsahuje riešené príklady a cvičenia na overenie pochopenia. Na webovom sídle knihy sú ponúkané výukové programy na programovanie.