Bewertung:
Das Buch wird für seine umfassende Abdeckung der linearen Algebra und Optimierung, die für das maschinelle Lernen relevant sind, mit klaren Erklärungen und mathematischer Strenge gelobt. Es wird jedoch kritisiert, dass es schwer zu verstehen ist, dass es an Beispielen und Lösungen für Übungen mangelt und dass es irreführende Beschreibungen bezüglich des Zugangs zu Lösungshandbüchern enthält.
Vorteile:Umfassende Abdeckung der für das maschinelle Lernen benötigten mathematischen Themen, klare Erklärungen, gut für Selbstlerner, ausgezeichnet für das Verständnis von Konzepten wie PCA und SVD, nützliche Übungen für die Praxis.
Nachteile:Schwer zu folgen, es fehlen ausgearbeitete Beispiele und Lösungen zu Übungen, wenige Diagramme, Übungen sind oft abstrakt und passen nicht gut zum Inhalt, schlechte Druckqualität und irreführende Informationen über die Verfügbarkeit von Lösungen.
(basierend auf 18 Leserbewertungen)
Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook
Dieses Lehrbuch führt in die lineare Algebra und Optimierung im Kontext des maschinellen Lernens ein. Beispiele und Übungen werden in diesem Lehrbuch zusammen mit dem Zugang zu einem Lösungshandbuch angeboten. Dieses Lehrbuch richtet sich an Studenten und Professoren der Informatik, Mathematik und Datenwissenschaft. Auch fortgeschrittene Studenten können dieses Lehrbuch nutzen. Die Kapitel dieses Lehrbuchs sind wie folgt gegliedert:
1. Lineare Algebra und ihre Anwendungen: Die Kapitel konzentrieren sich auf die Grundlagen der linearen Algebra zusammen mit ihren allgemeinen Anwendungen auf Singulärwertzerlegung, Matrixfaktorisierung, Ähnlichkeitsmatrizen (Kernel-Methoden) und Graphenanalyse. Zahlreiche Anwendungen des maschinellen Lernens wurden als Beispiele herangezogen, wie z.B. spektrales Clustering, kernelbasierte Klassifikation und Ausreißererkennung. Die enge Integration von Methoden der linearen Algebra mit Beispielen aus dem maschinellen Lernen unterscheidet dieses Buch von allgemeinen Bänden über lineare Algebra. Der Schwerpunkt liegt eindeutig auf den wichtigsten Aspekten der linearen Algebra für das maschinelle Lernen und darauf, dem Leser die Anwendung dieser Konzepte zu vermitteln.
2. Optimierung und ihre Anwendungen: Ein Großteil des maschinellen Lernens ist ein Optimierungsproblem, bei dem wir versuchen, die Genauigkeit von Regressions- und Klassifikationsmodellen zu maximieren. Das "Mutterproblem" des optimierungsorientierten maschinellen Lernens ist die Regression der kleinsten Quadrate. Interessanterweise taucht dieses Problem sowohl in der linearen Algebra als auch in der Optimierung auf und ist eines der wichtigsten Verbindungsprobleme zwischen diesen beiden Bereichen. Die kleinste quadratische Regression ist auch der Ausgangspunkt für Support-Vektor-Maschinen, logistische Regression und Empfehlungssysteme. Darüber hinaus erfordern auch die Methoden zur Dimensionalitätsreduktion und Matrixfaktorisierung die Entwicklung von Optimierungsmethoden. Ein allgemeiner Überblick über die Optimierung in Computergraphen wird zusammen mit ihren Anwendungen auf die Backpropagation in neuronalen Netzen diskutiert.
Eine häufige Herausforderung, der sich Anfänger im Bereich des maschinellen Lernens gegenübersehen, ist der umfangreiche Hintergrund, der in linearer Algebra und Optimierung erforderlich ist. Ein Problem ist, dass die bestehenden Kurse in linearer Algebra und Optimierung nicht speziell auf das maschinelle Lernen ausgerichtet sind.
Daher müsste man in der Regel mehr Kursmaterial absolvieren, als für den Einstieg in das maschinelle Lernen notwendig ist. Darüber hinaus tauchen bestimmte Ideen und Tricks aus der Optimierung und der linearen Algebra beim maschinellen Lernen häufiger auf als in anderen anwendungsorientierten Bereichen. Daher ist es von großem Wert, eine Sichtweise der linearen Algebra und der Optimierung zu entwickeln, die besser auf die spezifische Perspektive des maschinellen Lernens abgestimmt ist.
| ISBN: | 9783030403430 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 495 |
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