Bayesovské uvažování a strojové učení

Recenze čtenářů

Kniha nabízí komplexní úvod do bayesovského strojového učení, který zahrnuje širokou škálu témat s matematickou přesností a praktickými příklady. Přestože je chválena pro svou srozumitelnost a vhodnost pro samostudium, někteří čtenáři považují její strukturu a organizaci za nedostatečnou. Pro svou matematickou náročnost a některá nejasná vysvětlení není ideální jako první kniha pro úplné začátečníky.

** Široký rozsah probíraných témat. ** Dobré vysvětlení s matematickou přesností. ** Vhodné pro samostudium s příklady z praxe. ** Obsahuje doplňkový kód pro praktické aplikace. ** Podrobné zkoumání bayesovských technik. ** Náročná cvičení, která lze zvládnout. ** Zastoupeny jsou nejnovější modely v oblasti pravděpodobnosti. ** Silná učebnice a přínos pro obor.

** Kvůli matematické náročnosti není ideální pro úplné začátečníky. ** V některých oblastech chybí hlubší vysvětlení, což může začátečníky zmást. ** Organizace knihy je kritizována; definice mohou být rozptýlené nebo ne zcela dobře umístěné. ** Některé kapitoly jsou pokročilé a mohou vyžadovat další základní znalosti. ** Je zaznamenána nejednotnost v jazyce a symbolice. ** U tištěných verzí byly zaznamenány problémy s kvalitou. ** Některé definice jsou nejasné nebo se točí v kruhu, což způsobuje zmatek. ** Může být zapotřebí chyb a online oprav.

(na základě 43 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Bayesian Reasoning and Machine Learning

Obsah knihy:

Metody strojového učení získávají hodnotu z rozsáhlých souborů dat rychle a s malými prostředky. Jsou zavedenými nástroji v široké škále průmyslových aplikací, včetně vyhledávačů, sekvenování DNA, analýzy akciového trhu a pohybu robotů, a jejich použití se rychle rozšiřuje.

Lidé, kteří tyto metody znají, si mohou vybírat ze zajímavých zaměstnání. Tento praktický text otevírá tyto možnosti studentům informatiky se skromným matematickým vzděláním. Je určen studentům posledních ročníků bakalářského a magisterského studia s omezenými znalostmi lineární algebry a kalkulu.

Komplexně a uceleně rozvíjí vše od základních úvah až po pokročilé techniky v rámci grafických modelů. Studenti si osvojí více než jen nabídku technik, rozvíjejí analytické schopnosti a dovednosti řešení problémů, které je vybaví pro reálný svět.

V každé kapitole je zařazeno množství příkladů a cvičení, a to jak počítačových, tak teoretických. Zdroje pro studenty a vyučující, včetně sady nástrojů MATLAB, jsou k dispozici online.