Apprendimento automatico: Introduzione alla matematica applicata

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce un'introduzione accessibile ai concetti di apprendimento automatico, in particolare per coloro che non hanno una solida formazione matematica. Il libro è in grado di bilanciare l'intuizione e l'approfondimento matematico, rendendolo una buona risorsa sia per i principianti che per coloro che hanno una certa esperienza. Tuttavia, potrebbe non essere adatto a chi è completamente alle prime armi con la matematica o l'apprendimento automatico, in quanto vengono presupposti alcuni concetti fondamentali.

⬤ Ottime spiegazioni dei concetti di apprendimento automatico
⬤ facile da afferrare per i non matematici
⬤ buon equilibrio tra intuizione e dettagli tecnici
⬤ ben organizzato con esempi e diagrammi utili
⬤ stile di scrittura divertente
⬤ serve come compagno di libri di testo più tecnici.

⬤ Non adatto a lettori senza basi matematiche
⬤ può saltare definizioni importanti e dettagli tecnici
⬤ potrebbe deludere chi cerca una trattazione profonda e rigorosa dell'apprendimento automatico
⬤ manca la versione elettronica
⬤ anteprima limitata su piattaforme come Amazon.

(basato su 42 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction

Contenuto del libro:

Machine Learning: An Applied Mathematics Introduction tratta la matematica essenziale alla base di tutti i seguenti argomenti.

⬤ K Nearest Neighbours.

⬤ Clustering dei mezzi di K.

⬤ Classificatore di Na ve Bayes.

⬤ Metodi di regressione.

⬤ Macchine vettoriali di supporto.

⬤ Mappe auto-organizzanti.

⬤ Alberi decisionali.

⬤ Reti neurali.

⬤ Apprendimento per rinforzo.

Il libro include molti esempi reali tratti da una varietà di campi, tra cui.

⬤ finanza (modellazione della volatilità)

⬤ economia (tassi di interesse, inflazione e PIL)

⬤ politica (classificazione dei politici in base ai loro risultati di voto e utilizzo dei discorsi per determinare se un politico è di destra o di sinistra)

⬤ biologia (riconoscere le varietà di fiori e utilizzare le altezze e i pesi degli adulti per determinare il sesso)

⬤ sociologia (classificare i luoghi in base alle statistiche sulla criminalità)

⬤ gioco d'azzardo (macchine da frutta e Blackjack)

⬤ commercio (classificare i membri del suo sito web per vedere chi si abbonerà alla sua rivista).

Paul Wilmott porta tre decenni di esperienza nell'insegnamento della matematica, e il suo stile inimitabile, in questo argomento così scottante. Questo libro è un'introduzione accessibile per chiunque voglia capire le basi, ma anche “arrivare alla carne senza dover mangiare troppe verdure”.