Algebra lineare e ottimizzazione per l'apprendimento automatico: Un libro di testo

Recensioni dei lettori

Il libro è apprezzato per la copertura completa dell'algebra lineare e dell'ottimizzazione rilevanti per l'apprendimento automatico, con spiegazioni chiare e rigore matematico. Tuttavia, è stato criticato per la sua difficoltà di consultazione, per la mancanza di esempi pratici e di soluzioni per gli esercizi e per la presenza di descrizioni fuorvianti per quanto riguarda l'accesso ai manuali di soluzione.

Copertura completa degli argomenti matematici necessari per l'apprendimento automatico, spiegazioni chiare, ottimo per gli autodidatti, eccellente per comprendere concetti come PCA e SVD, esercizi utili per esercitarsi.

Difficile da seguire, mancano esempi e soluzioni agli esercizi, pochi diagrammi, gli esercizi sono spesso astratti e non si allineano bene con il contenuto, la qualità di stampa è scarsa e le informazioni sulla disponibilità delle soluzioni sono fuorvianti.

(basato su 18 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook

Contenuto del libro:

Questo libro di testo introduce l'algebra lineare e l'ottimizzazione nel contesto dell'apprendimento automatico. Esempi ed esercizi sono forniti in tutto il libro di testo insieme all'accesso al manuale delle soluzioni. Questo testo si rivolge a studenti e professori di informatica, matematica e scienza dei dati. Anche gli studenti universitari di livello avanzato possono utilizzare questo libro di testo. I capitoli di questo libro di testo sono organizzati come segue:

1. Algebra lineare e sue applicazioni: I capitoli si concentrano sulle basi dell'algebra lineare e sulle sue applicazioni comuni alla decomposizione dei valori singolari, alla fattorizzazione delle matrici, alle matrici di similarità (metodi kernel) e all'analisi dei grafi. Sono state utilizzate come esempi numerose applicazioni di apprendimento automatico, come il clustering spettrale, la classificazione basata su kernel e il rilevamento degli outlier. La stretta integrazione dei metodi dell'algebra lineare con esempi di apprendimento automatico differenzia questo libro dai volumi generici sull'algebra lineare. L'attenzione è chiaramente rivolta agli aspetti più rilevanti dell'algebra lineare per l'apprendimento automatico e per insegnare ai lettori come applicare questi concetti.

2. Ottimizzazione e sue applicazioni: Gran parte dell'apprendimento automatico si pone come un problema di ottimizzazione in cui si cerca di massimizzare l'accuratezza dei modelli di regressione e classificazione. Il "problema madre" dell'apprendimento automatico incentrato sull'ottimizzazione è la regressione ai minimi quadrati. È interessante notare che questo problema nasce sia nell'algebra lineare che nell'ottimizzazione ed è uno dei problemi chiave di collegamento tra i due campi. La regressione ai minimi quadrati è anche il punto di partenza delle macchine a vettori di supporto, della regressione logistica e dei sistemi di raccomandazione. Inoltre, anche i metodi per la riduzione della dimensionalità e la fattorizzazione delle matrici richiedono lo sviluppo di metodi di ottimizzazione. Viene discussa una visione generale dell'ottimizzazione nei grafi computazionali e le sue applicazioni alla back propagation nelle reti neurali.

Una sfida frequente per i principianti nel campo dell'apprendimento automatico è l'ampio background richiesto nell'algebra lineare e nell'ottimizzazione. Un problema è che i corsi di algebra lineare e ottimizzazione esistenti non sono specifici per l'apprendimento automatico.

Pertanto, in genere si dovrebbe completare più materiale del corso che è necessario per imparare l'apprendimento automatico. Inoltre, alcuni tipi di idee e trucchi dell'ottimizzazione e dell'algebra lineare ricorrono più frequentemente nell'apprendimento automatico rispetto ad altri contesti applicativi. Pertanto, è molto utile sviluppare una visione dell'algebra lineare e dell'ottimizzazione che sia più adatta alla prospettiva specifica dell'apprendimento automatico.