Matematyka dla uczenia maszynowego

Opinie czytelników

Recenzje wskazują, że chociaż „Mathematics for Machine Learning” stanowi cenne źródło informacji dla osób, które chcą wzmocnić swoje podstawy matematyczne związane z uczeniem maszynowym, nie jest to samodzielny tekst dla początkujących. Oferuje jasne wyjaśnienia i obejmuje istotne tematy, ale zakłada wcześniejszą wiedzę, przez co jest mniej odpowiedni dla osób bez wykształcenia matematycznego. Niektórzy czytelnicy uważają ją za gęstą i niewystarczająco szczegółową w niektórych dowodach, co wymaga dodatkowych zasobów w celu dokładnego zrozumienia.

Książka jest chwalona za przejrzystość i organizację, dostarczając zwięzłych i istotnych pojęć matematycznych dla uczenia maszynowego. Służy jako doskonałe odniesienie i odświeżenie dla osób zaznajomionych z rachunkiem, algebrą liniową i statystyką. Wielu czytelników docenia powiązania między zasadami matematycznymi a praktycznymi zastosowaniami w uczeniu maszynowym, dzięki czemu materiał jest bardziej wciągający.

Wielu recenzentów podkreśla, że książka może stanowić wyzwanie dla początkujących ze względu na założenie wcześniejszej wiedzy matematycznej. Niektórzy uważają, że jest ona gęsta i brakuje w niej szczegółowych wyjaśnień i dowodów dla niektórych pojęć, co może prowadzić do nieporozumień. Dodatkowo, brak odpowiedzi do ćwiczeń ogranicza jej użyteczność jako tekstu do samodzielnej nauki.

(na podstawie 96 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Mathematics for Machine Learning

Zawartość książki:

Podstawowe narzędzia matematyczne potrzebne do zrozumienia uczenia maszynowego obejmują algebrę liniową, geometrię analityczną, rozkłady macierzy, rachunek wektorowy, optymalizację, prawdopodobieństwo i statystykę.

Tematy te są tradycyjnie nauczane na różnych kursach, co utrudnia studentom nauk o danych lub informatyki, a także profesjonalistom, efektywne opanowanie matematyki. Ten samodzielny podręcznik wypełnia lukę między tekstami matematycznymi a tekstami dotyczącymi uczenia maszynowego, wprowadzając pojęcia matematyczne przy minimalnych wymaganiach wstępnych.

Wykorzystuje te koncepcje do wyprowadzenia czterech głównych metod uczenia maszynowego: regresji liniowej, analizy składowych głównych, gaussowskich modeli mieszanych i maszyn wektorów nośnych. Dla studentów i innych osób z wykształceniem matematycznym te wyprowadzenia stanowią punkt wyjścia do tekstów dotyczących uczenia maszynowego. Dla tych, którzy uczą się matematyki po raz pierwszy, metody pomagają budować intuicję i praktyczne doświadczenie w stosowaniu pojęć matematycznych.

Każdy rozdział zawiera praktyczne przykłady i ćwiczenia sprawdzające zrozumienie tematu. Samouczki programowania są dostępne na stronie internetowej książki.