Boosting: Fundamente și algoritmi

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o examinare cuprinzătoare a familiei de algoritmi AdaBoost, cu un accent puternic pe fundamentele matematice și pe demonstrațiile riguroase. Deși constituie o sursă de autoritate privind boosting-ul, cartea necesită o investiție semnificativă de timp și efort pentru a fi citită și înțeleasă. Este cel mai potrivit pentru cititorii cu o pregătire solidă în domeniul învățării automate și al matematicii, deoarece este posibil să nu se adreseze amatorilor sau celor care caută implementări rapide și practice.

⬤ Acoperire cuprinzătoare a boosting-ului, scrisă de inventatorii originali
⬤ oferă perspective teoretice profunde
⬤ structură și claritate excelente
⬤ dovezi riguroase și explicații amănunțite
⬤ accesibilă celor cu cunoștințe anterioare
⬤ considerată o capodoperă în literatura de machine learning.

⬤ Densă și dificil de urmărit pentru cei care nu au cunoștințe prealabile
⬤ Accent puternic pe teoria matematică cu exemple practice limitate
⬤ poate fi frustrant pentru cititorii care caută aplicații rapide sau practice
⬤ Unele conținuturi au fost considerate excesive și nefolositoare de către anumiți recenzenți.

(pe baza a 21 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Boosting: Foundations and Algorithms

Conținutul cărții:

O introducere accesibilă și o referință esențială pentru o abordare a învățării automate care creează reguli de predicție extrem de precise prin combinarea multor reguli slabe și imprecise.

Boosting este o abordare a învățării automate bazată pe ideea de a crea un predictor extrem de precis prin combinarea multor "reguli empirice" slabe și imprecise. O teorie remarcabil de bogată a evoluat în jurul "boosting", cu conexiuni la o serie de subiecte, inclusiv statistică, teoria jocurilor, optimizare convexă și geometria informației. Algoritmii de stimulare s-au bucurat, de asemenea, de succes practic în domenii precum biologia, vederea și procesarea vorbirii. În diferite momente ale istoriei sale, stimularea a fost percepută ca misterioasă, controversată, chiar paradoxală.

Această carte, scrisă de inventatorii metodei, reunește, organizează, simplifică și extinde în mod substanțial două decenii de cercetări privind boosting-ul, prezentând atât teoria, cât și aplicațiile într-un mod accesibil cititorilor din diverse medii, oferind în același timp o referință autorizată pentru cercetătorii avansați. Prin tratarea introductivă a întregului material și prin includerea de exerciții în fiecare capitol, cartea este adecvată și pentru cursuri.

Cartea începe cu o introducere generală în algoritmii de învățare automată și analiza acestora.

Apoi explorează teoria de bază a boosting-ului, în special capacitatea sa de a generaliza.

Examinează unele dintre multitudinea de alte puncte de vedere teoretice care ajută la explicarea și înțelegerea boosting-ului.

Oferă extensii practice ale boosting-ului pentru probleme de învățare mai complexe.

Și, în final, prezintă o serie de subiecte teoretice avansate. Numeroase aplicații și ilustrații practice sunt oferite pe tot parcursul lucrării.