Bewertung:
Das Buch bietet eine umfassende Untersuchung der AdaBoost-Algorithmenfamilie, wobei der Schwerpunkt auf den mathematischen Grundlagen und strengen Beweisen liegt. Obwohl es als maßgebliche Quelle für Boosting dient, erfordert es eine erhebliche Investition von Zeit und Mühe, um es zu lesen und zu verstehen. Es eignet sich am besten für Leser mit einem soliden Hintergrund in maschinellem Lernen und Mathematik, da es sich nicht an Amateure oder diejenigen richtet, die schnelle, praktische Implementierungen suchen.
Vorteile:⬤ Umfassende Behandlung von Boosting, geschrieben von den ursprünglichen Erfindern
⬤ bietet tiefe theoretische Einblicke
⬤ ausgezeichnete Struktur und Klarheit
⬤ strenge Beweise und gründliche Erklärungen
⬤ zugänglich für diejenigen mit Vorkenntnissen
⬤ gilt als ein Meisterwerk in der Literatur zum maschinellen Lernen.
⬤ Schwer verständlich und schwierig für diejenigen, die keine Vorkenntnisse haben
⬤ starker Fokus auf mathematische Theorie mit begrenzten praktischen Beispielen
⬤ kann für Leser, die schnelle oder praktische Anwendungen suchen, frustrierend sein
⬤ einige Inhalte wurden von einigen Rezensenten als übertrieben und nicht nützlich angesehen.
(basierend auf 21 Leserbewertungen)
Boosting: Foundations and Algorithms
Eine leicht verständliche Einführung und ein unverzichtbares Nachschlagewerk für einen Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem hochpräzise Vorhersageregeln durch die Kombination vieler schwacher und ungenauer Regeln erstellt werden.
Boosting ist ein Ansatz des maschinellen Lernens, der auf der Idee beruht, durch die Kombination vieler schwacher und ungenauer "Faustregeln" einen hochpräzisen Prädiktor zu schaffen. Rund um das Boosting hat sich eine bemerkenswert umfangreiche Theorie entwickelt, die Verbindungen zu einer Reihe von Themen wie Statistik, Spieltheorie, konvexe Optimierung und Informationsgeometrie aufweist. Boosting-Algorithmen haben sich auch in der Praxis bewährt, z. B. in den Bereichen Biologie, Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung. Zu verschiedenen Zeiten in seiner Geschichte wurde Boosting als mysteriös, umstritten und sogar paradox empfunden.
Dieses Buch, das von den Erfindern der Methode verfasst wurde, fasst zwei Jahrzehnte Forschung zum Boosting zusammen, organisiert, vereinfacht und erweitert sie erheblich. Es stellt sowohl die Theorie als auch die Anwendungen auf eine Weise dar, die Lesern mit unterschiedlichem Hintergrund zugänglich ist und gleichzeitig eine maßgebliche Referenz für fortgeschrittene Forscher darstellt. Durch die einführende Behandlung des gesamten Materials und die Einbeziehung von Übungen in jedem Kapitel ist das Buch auch für den Einsatz in Kursen geeignet.
Das Buch beginnt mit einer allgemeinen Einführung in Algorithmen des maschinellen Lernens und deren Analyse.
Dann wird die Kerntheorie des Boosting untersucht, insbesondere seine Fähigkeit zur Verallgemeinerung.
Es werden einige der unzähligen anderen theoretischen Gesichtspunkte untersucht, die helfen, Boosting zu erklären und zu verstehen.
Bietet praktische Erweiterungen des Boosting für komplexere Lernprobleme.
Und schließlich wird eine Reihe von fortgeschrittenen theoretischen Themen vorgestellt. Zahlreiche Anwendungen und praktische Illustrationen werden durchgehend angeboten.
| ISBN: | 9780262526036 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2014 |
| Seitenzahl: | 544 |
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