Introducere în învățarea automată statistică

Recenzii ale cititorilor

Cartea este în general bine primită pentru acoperirea învățării automate și a statisticii clasice, ceea ce o face o resursă utilă pentru studenți și profesioniști deopotrivă. Este remarcată pentru abordarea sa pedagogică, deși unii recenzenți sugerează că ar putea beneficia de explicații mai intuitive.

Acoperire sănătoasă a învățării automate și a statisticii clasice, calitate pedagogică mai bună comparativ cu multe alte cărți, utilă pentru interviurile de angajare în știința datelor și statistică, bine primită de mai mulți utilizatori.

Lipsă de acoperire detaliată comparativ cu unele texte specializate, ar putea beneficia de explicații mai intuitive înainte de a se scufunda în detalii matematice.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Introduction to Statistical Machine Learning

Conținutul cărții:

Învățarea automată permite calculatoarelor să învețe și să distingă modele fără a fi programate. Atunci când tehnicile statistice și învățarea automată sunt combinate împreună, acestea reprezintă un instrument puternic pentru analiza diferitelor tipuri de date în multe domenii ale științei calculatoarelor/ingineriei, inclusiv, procesarea imaginilor, procesarea vorbirii, procesarea limbajului natural, controlul roboților, precum și în științe fundamentale precum biologia, medicina, astronomia, fizica și materialele.

Introducere în învățarea automată statistică oferă o introducere generală în învățarea automată care acoperă o gamă largă de subiecte în mod concis și vă va ajuta să reduceți decalajul dintre teorie și practică. Partea I discută conceptele fundamentale de statistică și probabilitate care sunt utilizate în descrierea algoritmilor de învățare automată. Partea II și Partea III explică cele două abordări majore ale tehnicilor de învățare automată; metodele generative și metodele discriminative. În timp ce Partea III oferă o privire aprofundată asupra subiectelor avansate care joacă roluri esențiale în a face algoritmii de învățare automată mai utili în practică. Programele MATLAB/Octave însoțitoare vă oferă abilitățile practice necesare pentru a realiza o gamă largă de sarcini de analiză a datelor.

⬤ Furnizează materialul de bază necesar pentru a înțelege învățarea automată, cum ar fi statistica, probabilitatea, algebra liniară și calculul.

⬤ acoperire completă a abordării generative a recunoașterii modelelor statistice și a abordării discriminative a învățării automate statistice.

⬤ Include programe MATLAB/Octave astfel încât cititorii să poată testa algoritmii numeric și să dobândească atât abilități matematice cât și practice într-o gamă largă de sarcini de analiză a datelor.

⬤ Discută o gamă largă de aplicații în învățarea automată și statistică și oferă exemple extrase din prelucrarea imaginilor, prelucrarea vorbirii, prelucrarea limbajului natural, controlul roboților, precum și din biologie, medicină, astronomie, fizică și materiale.