Matematică pentru învățarea mașinilor

Recenzii ale cititorilor

Recenzile indică faptul că, deși „Mathematics for Machine Learning” servește drept resursă valoroasă pentru persoanele care doresc să își consolideze bazele matematice relevante pentru învățarea automată, nu este un text de sine stătător pentru începători. Acesta oferă explicații clare și acoperă subiecte esențiale, dar presupune cunoștințe anterioare, ceea ce îl face mai puțin potrivit pentru cei care nu au cunoștințe matematice. Unii cititori o consideră densă și nu suficient de detaliată în anumite dovezi, necesitând resurse suplimentare pentru o înțelegere aprofundată.

Cartea este lăudată pentru claritatea și organizarea sa, oferind concepte matematice concise și relevante pentru învățarea automată. Ea servește ca o referință excelentă și o reîmprospătare pentru cei familiarizați cu calculul, algebra liniară și statistica. Mulți cititori apreciază conexiunile stabilite între principiile matematice și aplicațiile practice în învățarea automată, făcând materialul mai captivant.

Mulți recenzenți subliniază că această carte poate fi o provocare pentru începători, datorită faptului că presupune cunoștințe matematice anterioare. Unii o consideră densă și lipsită de explicații detaliate și demonstrații pentru anumite concepte, ceea ce poate duce la confuzie. În plus, absența răspunsurilor la exerciții limitează utilitatea sa ca text de autoinstruire.

(pe baza a 96 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Mathematics for Machine Learning

Conținutul cărții:

Instrumentele matematice fundamentale necesare pentru a înțelege învățarea automată includ algebra liniară, geometria analitică, descompunerea matricelor, calculul vectorial, optimizarea, probabilitatea și statistica.

Aceste subiecte sunt predate în mod tradițional în cadrul unor cursuri disparate, ceea ce face dificilă învățarea eficientă a matematicii de către studenții la știința datelor sau la informatică, sau de către profesioniști. Acest manual de sine stătător face o punte între textele de matematică și cele de învățare automată, introducând conceptele matematice cu un minim de condiții prealabile.

Se folosește de aceste concepte pentru a deriva patru metode centrale de învățare automată: regresia liniară, analiza componentelor principale, modelele de amestec gaussian și mașinile vectoriale de suport. Pentru studenții și alte persoane cu cunoștințe de matematică, aceste derivări oferă un punct de plecare către textele de învățare automată. Pentru cei care învață matematica pentru prima dată, metodele ajută la dezvoltarea intuiției și a experienței practice în aplicarea conceptelor matematice.

Fiecare capitol include exemple lucrate și exerciții pentru a testa înțelegerea. Pe site-ul web al cărții sunt oferite tutoriale de programare.