Evaluare:
Cartea este lăudată pentru claritatea, prezentarea organizată și acoperirea temeinică a subiectelor intermediare până la avansate de învățare automată, ceea ce o face potrivită pentru cei cu o bază matematică solidă. Cu toate acestea, este criticată pentru că este prea bogată în matematică pentru cei fără un fundal matematic extins.
Avantaje:Prezentare clară și concisă, capitole bine organizate, derivări matematice solide, secțiuni excelente pe subiecte specifice, cum ar fi modelele de amestec Gaussian și HMM, resurse utile, cum ar fi diapozitivele de curs disponibile online, acoperirea completă a materialului, atractivă vizual cu imagini color.
Dezavantaje:Nu este potrivit pentru începători sau pentru cei fără o pregătire matematică solidă, notația matematică prea complexă poate fi derutantă, poate să nu se adreseze celor care caută mai degrabă explicații conceptuale decât rigoare matematică.
(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)
Machine Learning Fundamentals - A Concise Introduction (Jiang Hui (York University Toronto))
Această introducere lucidă și coerentă la învățarea supervizată a mașinilor prezintă conceptele de bază într-un mod concis, logic și ușor de urmărit pentru cititorii cu o anumită pregătire matematică, dar fără o expunere anterioară la învățarea mașinilor.
Acoperirea include metode tradiționale utilizate pe scară largă, plus metode de învățare profundă recent populare.
© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)