Bewertung:
Aus den Rezensionen geht hervor, dass „Mathematics for Machine Learning“ zwar als wertvolle Ressource für Personen dient, die ihre mathematischen Grundlagen im Bereich des maschinellen Lernens stärken wollen, aber kein eigenständiger Text für Anfänger ist. Es bietet klare Erklärungen und deckt wesentliche Themen ab, setzt aber Vorkenntnisse voraus, so dass es für diejenigen, die keinen mathematischen Hintergrund haben, weniger geeignet ist. Einige Leser finden es dicht und bei bestimmten Beweisen nicht detailliert genug, so dass sie für ein gründliches Verständnis zusätzliche Ressourcen benötigen.
Vorteile:Das Buch wird für seine Klarheit und Organisation gelobt, da es prägnante und relevante mathematische Konzepte für maschinelles Lernen liefert. Es ist ein hervorragendes Nachschlagewerk und eine Auffrischung für diejenigen, die mit Kalkül, linearer Algebra und Statistik vertraut sind. Viele Leser schätzen die Verbindungen, die zwischen den mathematischen Prinzipien und den praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens hergestellt werden, was den Stoff noch interessanter macht.
Nachteile:Viele Rezensenten betonen, dass das Buch für Anfänger eine Herausforderung darstellen kann, da es mathematische Vorkenntnisse voraussetzt. Einige finden, dass das Buch sehr dicht ist und es an detaillierten Erklärungen und Beweisen für bestimmte Konzepte mangelt, was zu Verwirrung führen kann. Außerdem schränkt das Fehlen von Antworten auf Übungen die Nützlichkeit des Buches als Selbstlernbuch ein.
(basierend auf 96 Leserbewertungen)
Mathematics for Machine Learning
Zu den grundlegenden mathematischen Werkzeugen, die zum Verständnis des maschinellen Lernens erforderlich sind, gehören lineare Algebra, analytische Geometrie, Matrixzerlegungen, Vektorrechnung, Optimierung, Wahrscheinlichkeit und Statistik.
Diese Themen werden traditionell in unterschiedlichen Kursen gelehrt, so dass es für Studierende der Datenwissenschaften oder der Informatik sowie für Fachleute schwierig ist, die Mathematik effizient zu erlernen. Dieses in sich geschlossene Lehrbuch schließt die Lücke zwischen mathematischen und maschinellen Lerntexten, indem es die mathematischen Konzepte mit einem Minimum an Voraussetzungen einführt.
Es nutzt diese Konzepte, um vier zentrale Methoden des maschinellen Lernens abzuleiten: lineare Regression, Hauptkomponentenanalyse, Gaußsche Mischmodelle und Support-Vektor-Maschinen. Für Studenten und andere Personen mit einem mathematischen Hintergrund bieten diese Herleitungen einen Ausgangspunkt für Texte zum maschinellen Lernen. Für diejenigen, die die Mathematik zum ersten Mal lernen, helfen die Methoden, Intuition und praktische Erfahrung mit der Anwendung mathematischer Konzepte zu entwickeln.
Jedes Kapitel enthält Arbeitsbeispiele und Übungen, um das Verständnis zu testen. Programmier-Tutorials werden auf der Website des Buches angeboten.
| ISBN: | 9781108470049 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 398 |
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