Matematika pro strojové učení

Recenze čtenářů

Z recenzí vyplývá, že kniha Mathematics for Machine Learning sice slouží jako cenný zdroj informací pro jednotlivce, kteří si chtějí upevnit matematické základy související se strojovým učením, není však samostatným textem pro začátečníky. Nabízí jasná vysvětlení a pokrývá základní témata, ale předpokládá předchozí znalosti, takže je méně vhodná pro ty, kteří nemají matematické základy. Někteří čtenáři ji považují za hutnou a v některých důkazech za nedostatečně podrobnou, což vyžaduje další zdroje pro důkladné pochopení.

Kniha je chválena pro svou přehlednost a uspořádání, poskytuje stručné a relevantní matematické koncepty pro strojové učení. Slouží jako vynikající referenční příručka a osvěžení pro ty, kteří jsou obeznámeni s kalkulem, lineární algebrou a statistikou. Mnoho čtenářů oceňuje souvislosti mezi matematickými principy a praktickými aplikacemi ve strojovém učení, což činí látku poutavější.

Mnozí recenzenti zdůrazňují, že kniha může být pro začátečníky náročná kvůli předpokladu předchozích matematických znalostí. Někteří ji považují za hutnou a postrádající podrobná vysvětlení a důkazy některých pojmů, což může vést ke zmatení. Navíc absence odpovědí na cvičení omezuje její užitečnost jako učebního textu pro samouky.

(na základě 96 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Mathematics for Machine Learning

Obsah knihy:

Mezi základní matematické nástroje potřebné k pochopení strojového učení patří lineární algebra, analytická geometrie, rozklady matic, vektorový kalkul, optimalizace, pravděpodobnost a statistika.

Tato témata se tradičně vyučují v nesourodých kurzech, což studentům datových věd nebo informatiky, případně odborníkům, ztěžuje efektivní osvojení si matematiky. Tato samostatná učebnice vyplňuje mezeru mezi matematickými texty a texty o strojovém učení a seznamuje s matematickými koncepty s minimem předběžných znalostí.

Na základě těchto pojmů odvozuje čtyři ústřední metody strojového učení: lineární regresi, analýzu hlavních komponent, modely gaussovských směsí a stroje s podpůrnými vektory. Pro studenty a další zájemce s matematickým vzděláním představují tato odvození východisko k textům o strojovém učení. Těm, kteří se učí matematiku poprvé, pomohou metody vybudovat intuici a praktické zkušenosti s aplikací matematických konceptů.

Každá kapitola obsahuje řešené příklady a cvičení k ověření porozumění. Na webových stránkách knihy jsou nabízeny výukové programy pro programování.