Boosting: Podstawy i algorytmy

Opinie czytelników

Książka zapewnia kompleksowe badanie rodziny algorytmów AdaBoost, z silnym naciskiem na podstawy matematyczne i rygorystyczne dowody. Chociaż służy jako autorytatywne źródło na temat boostingu, wymaga znacznej inwestycji czasu i wysiłku, aby ją przeczytać i zrozumieć. Najlepiej nadaje się dla czytelników z solidnym doświadczeniem w uczeniu maszynowym i matematyce, ponieważ może nie zaspokoić potrzeb amatorów lub osób poszukujących szybkich, praktycznych implementacji.

⬤ Wszechstronne omówienie boostingu, napisane przez oryginalnych wynalazców
⬤ oferuje głęboki wgląd teoretyczny
⬤ doskonałą strukturę i przejrzystość
⬤ rygorystyczne dowody i dokładne wyjaśnienia
⬤ dostępne dla osób z wcześniejszą wiedzą
⬤ uważane za arcydzieło w literaturze uczenia maszynowego.

⬤ Gęsta i trudna do zrozumienia dla osób bez wcześniejszej wiedzy
⬤ duży nacisk na teorię matematyczną z ograniczonymi praktycznymi przykładami
⬤ może być frustrująca dla czytelników szukających szybkich lub praktycznych zastosowań
⬤ niektóre treści uznane za nadmierne i nieprzydatne przez niektórych recenzentów.

(na podstawie 21 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Boosting: Foundations and Algorithms

Zawartość książki:

Przystępne wprowadzenie i niezbędne odniesienie do podejścia do uczenia maszynowego, które tworzy bardzo dokładne reguły przewidywania poprzez łączenie wielu słabych i niedokładnych.

Boosting to podejście do uczenia maszynowego oparte na idei tworzenia bardzo dokładnych predyktorów poprzez łączenie wielu słabych i niedokładnych "reguł kciuka". Wokół boostingu rozwinęła się niezwykle bogata teoria, z powiązaniami z wieloma tematami, w tym statystyką, teorią gier, optymalizacją wypukłą i geometrią informacji. Algorytmy boostingu odniosły również praktyczny sukces w takich dziedzinach jak biologia, wizja i przetwarzanie mowy. W różnych okresach swojej historii boosting był postrzegany jako tajemniczy, kontrowersyjny, a nawet paradoksalny.

Niniejsza książka, napisana przez twórców metody, łączy, organizuje, upraszcza i znacznie rozszerza dwie dekady badań nad boostingiem, prezentując zarówno teorię, jak i zastosowania w sposób przystępny dla czytelników z różnych środowisk, zapewniając jednocześnie autorytatywne odniesienie dla zaawansowanych badaczy. Dzięki wstępnemu potraktowaniu całego materiału i włączeniu ćwiczeń do każdego rozdziału, książka jest odpowiednia również do użytku na kursach.

Książka rozpoczyna się od ogólnego wprowadzenia do algorytmów uczenia maszynowego i ich analizy.

Następnie bada podstawową teorię boostingu, w szczególności jego zdolność do generalizacji.

Analizuje niektóre z niezliczonych innych teoretycznych punktów widzenia, które pomagają wyjaśnić i zrozumieć boosting.

Przedstawia praktyczne rozszerzenia boostingu dla bardziej złożonych problemów uczenia się.

Wreszcie, przedstawia szereg zaawansowanych zagadnień teoretycznych. Książka zawiera liczne zastosowania i praktyczne ilustracje.