První kurz strojového učení

Recenze čtenářů

Kniha je dobře hodnocena pro své intuitivní vysvětlení technik strojového učení, díky čemuž je přístupná i těm, kteří znají základní notaci. Čtenáři však zaznamenali několik problémů, zejména s překlepy a formátováním v elektronické verzi, spolu s nedostatečným pokrytím některých témat.

⬤ Silná intuice a přístupná matematická vysvětlení.
⬤ Vhodné pro budování základních znalostí v oblasti strojového učení.
⬤ Přehledná organizace a logický tok obsahu.
⬤ Vynikající jako první kniha pro ty, kdo se strojovým učením začínají.
⬤ Příjemné vyprávění a srovnání metod.

⬤ Četné překlepy a chyby v celé knize.
⬤ Elektronická verze má problémy s formátováním matematických vzorců.
⬤ Někteří čtenáři zjistili, že příklady jsou v MATLABu místo v Pythonu.
⬤ Stránky jsou tenké, takže čtení je méně pohodlné.
⬤ Několik recenzentů se zmínilo, že je zapotřebí více znalostí z kalkulace a lineární algebry.

(na základě 21 hodnocení čtenářů)

Původní název:

A First Course in Machine Learning

Obsah knihy:

"První kurz strojového učení od Simona Rogerse a Marka Girolamiho je nejlepší úvodní knihou pro ML, která je v současné době k dispozici. Kombinuje přísnost a přesnost s přístupností, začíná podrobným výkladem základních principů bayesovské analýzy v nejjednodušších nastaveních a pokračuje až k hranicím oboru, jako jsou modely nekonečných směsí, GP a MCMC.".

--Devdatt Dubhashi, profesor, katedra informatiky a inženýrství, Chalmersova univerzita, Švédsko.

"Této učebnici se podařilo být čtivější než jiným srovnatelným knihám v tomto oboru a zároveň si zachovat veškeré potřebné rigorózní zpracování. Díky novým kapitolám se dostává na špičku oboru tím, že pokrývá témata, která se v posledním desetiletí stala ve strojovém učení hlavním proudem.".

--Daniel Barbara, George Mason University, Fairfax, Virginia, USA.

"Nové vydání knihy A First Course in Machine Learning autorů Rogerse a Girolamiho je vynikajícím úvodem do používání statistických metod ve strojovém učení. Kniha seznamuje s pojmy, jako je matematické modelování, odvozování a předpovídání, a poskytuje 'právě včas' nezbytné základy lineární algebry, kalkulu a teorie pravděpodobnosti, které čtenář potřebuje k pochopení těchto pojmů."".

--Daniel Ortiz-Arroyo, docent, Aalborg University Esbjerg, Dánsko.

"Byl jsem ohromen tím, jak těsně materiál odpovídá potřebám úvodního kurzu strojového učení, což je jeho největší předností.... Celkově se jedná o pragmatickou a užitečnou knihu, která je dobře sladěna s potřebami úvodního kurzu a kterou budu v příštích měsících vyhledávat pro své vlastní studenty.".

--David Clifton, Oxfordská univerzita, Velká Británie.

"Již první vydání této knihy bylo vynikajícím úvodním textem o strojovém učení pro pokročilé bakalářské nebo magisterské kurzy, nebo dokonce pro každého, kdo se chce seznámit se zajímavou a důležitou oblastí informatiky. Další kapitoly s pokročilým materiálem o Gaussově procesu, MCMC a modelování směsí poskytují ideální základ pro praktické projekty, aniž by narušily velmi jasný a čtivý výklad základů obsažený v první části knihy.".

--Gavin Cawley, vedoucí lektor, School of Computing Sciences, University of East Anglia, Velká Británie.

"Tato kniha by mohla sloužit studentům nižších/vyšších ročníků bakalářského studia nebo studentům prvního ročníku postgraduálního studia, stejně jako jednotlivcům, kteří chtějí prozkoumat oblast strojového učení.... Kniha seznamuje nejen s koncepty, ale i se základními myšlenkami o implementaci algoritmů z pohledu kritického myšlení.".

--Guangzhi Qu, Oakland University, Rochester, Michigan, USA.