Învățarea automată: O introducere în matematica aplicată

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere accesibilă la conceptele de învățare automată, în special pentru cei care nu au o bază matematică solidă. Ea echilibrează intuiția și profunzimea matematică, ceea ce o face o resursă bună atât pentru începători, cât și pentru cei cu o anumită experiență. Cu toate acestea, este posibil să nu fie la fel de potrivită pentru novicii compleți în matematică sau învățarea automată, deoarece se presupun unele concepte fundamentale.

⬤ Explicații excelente ale conceptelor de învățare automată
⬤ ușor de înțeles pentru cei care nu sunt matematicieni
⬤ echilibru bun între intuiție și detalii tehnice
⬤ bine organizată, cu exemple și diagrame utile
⬤ stil de scriere distractiv
⬤ servește ca un companion pentru manualele mai tehnice.

⬤ Nu este potrivit pentru cititorii fără o bază matematică
⬤ poate sări peste definiții importante și detalii tehnice
⬤ ar putea dezamăgi pe cei care caută un tratament profund și riguros al învățării automate
⬤ nu are versiune electronică
⬤ previzualizare limitată pe platforme precum Amazon.

(pe baza a 42 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction

Conținutul cărții:

Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction acoperă matematica esențială din spatele tuturor următoarelor subiecte.

⬤ K Nearest Neighbours.

⬤ K Means Clustering.

⬤  Clasificatorul Na ve Bayes.

⬤ Metode de regresie.

⬤ Mașini vectoriale suport.

⬤ Hărți autoorganizatoare.

⬤ Arbori de decizie.

⬤ Rețele neuronale.

⬤ Învățarea prin întărire.

Cartea include numeroase exemple din lumea reală dintr-o varietate de domenii, inclusiv.

⬤ finanțe (modelarea volatilității)

⬤ economie (rate ale dobânzii, inflație și PIB)

⬤ politică (clasificarea politicienilor în funcție de rezultatele lor la vot și utilizarea discursurilor pentru a determina dacă un politician este de stânga sau de dreapta)

⬤ biologie (recunoașterea soiurilor de flori și utilizarea înălțimii și greutății adulților pentru a determina sexul)

⬤ sociologie (clasificarea localităților în funcție de statisticile privind criminalitatea)

⬤ jocuri de noroc (mașini de fructe și Blackjack)

⬤ business (clasificarea membrilor propriului site web pentru a vedea cine se va abona la revista sa)

Paul Wilmott aduce trei decenii de experiență în educația matematică, precum și stilul său inimitabil, la cele mai fierbinți subiecte. Această carte este o introducere accesibilă pentru oricine dorește să înțeleagă fundamentele, dar vrea și să „ajungă la carne fără să fie nevoit să mănânce prea multe legume.”.