První kurz strojového učení

Recenze čtenářů

Kniha je všeobecně považována za silný zdroj informací o matematice strojového učení, který klade důraz na intuitivní vysvětlení a strukturovaný přístup. Doporučuje se těm, kteří mají základní znalosti konceptů strojového učení, ale byla kritizována za typografické chyby, problémy s elektronickou verzí a formátováním a některá chybějící témata. Může sloužit jako solidní úvod, ale pro komplexní pochopení budou čtenáři možná potřebovat doplňující materiály.

⬤ Skvělé pro budování intuice o technikách strojového učení.
⬤ Díky přístupným matematickým vysvětlivkám je přívětivá i pro začátečníky.
⬤ Dobře strukturovaná a logická organizace.
⬤ Silná pro ty, kteří chtějí porozumět matematice v pozadí ML, a ne jen používat knihovny.
⬤ Příjemné čtení i pro neznalce ML.
⬤ Rychlé dodání a slušná fyzická kvalita.

⬤ Několik překlepů a chyb v celém textu.
⬤ Matematické vzorce se v elektronické verzi nezobrazují správně.
⬤ Několik kritických připomínek k použití příkladů v Matlabu místo v Pythonu.
⬤ Tenké stránky ve fyzické verzi mohou být pro některé čtenáře problémem.
⬤ Některá chybějící témata, například regresory SVM, vyžadují, aby čtenář konzultoval další zdroje.

(na základě 21 hodnocení čtenářů)

Původní název:

A First Course in Machine Learning

Obsah knihy:

A First Course in Machine Learning 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, Chalmers University, Švédsko

Této učebnici se daří být čtivější než jiným srovnatelným knihám v tomto oboru a zároveň si zachovává 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" základní znalosti 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 dobře odpovídá potřebám úvodního kurzu a kterou budu v příštích měsících vyhledávat pro své vlastní studenty.

--David Clifton, University of Oxford, 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, UK

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