Bewertung:
Das Buch wird wegen seiner klaren und prägnanten Darstellung von Konzepten des maschinellen Lernens hoch geschätzt und eignet sich daher auch für Personen mit einem soliden Verständnis von Mathematik und Statistik. Es wird für seine gut organisierten Kapitel und die eingehende Erforschung von Themen wie Gauß'sche Mischmodelle und HMMs gelobt. Es wird jedoch darauf hingewiesen, dass das Buch recht mathematiklastig ist, was Leser abschrecken könnte, die sich eher auf praktische Anwendungen als auf theoretische Mathematik konzentrieren.
Vorteile:Prägnante und konzentrierte Kapitel, klare mathematische Herleitungen, gut organisierter Inhalt, eingehende Behandlung von Themen, geeignet für fortgeschrittene Leser, ausgezeichnete Abschnitte über spezifische Themen wie Gaußsche Mischungsmodelle und HMMs.
Nachteile:Nicht für Anfänger geeignet, zu mathematisch für Leser ohne ausgeprägte mathematische Vorkenntnisse, kann komplexe Notation verwenden, die unübersichtlich sein kann.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Machine Learning Fundamentals: A Concise Introduction
Diese übersichtliche und kohärente Einführung in das überwachte maschinelle Lernen präsentiert die Kernkonzepte in einer prägnanten, logischen und leicht verständlichen Art und Weise für Leser mit einer gewissen mathematischen Vorbereitung, aber ohne vorherige Erfahrung im maschinellen Lernen.
Es werden sowohl weit verbreitete traditionelle Methoden als auch kürzlich populäre Deep-Learning-Methoden behandelt.
