Recensioni dei lettori
Riepilogo:Il libro è molto apprezzato per la sua presentazione chiara e concisa dei concetti di apprendimento automatico, che lo rende adatto a chi ha una solida conoscenza della matematica e della statistica. È apprezzato per i suoi capitoli ben organizzati e per l'esplorazione approfondita di argomenti come i modelli a miscela gaussiana e gli HMM. Tuttavia, è stato notato che il libro è piuttosto pesante dal punto di vista matematico, il che potrebbe scoraggiare i lettori che si concentrano maggiormente sulle applicazioni pratiche piuttosto che sulla matematica teorica.
Vantaggi:Capitoli concisi e mirati, chiare derivazioni matematiche, contenuti ben organizzati, copertura approfondita degli argomenti, adatto a lettori di livello intermedio-avanzato, ottime sezioni su argomenti specifici come i modelli a miscela gaussiana e gli HMM.
Svantaggi:Non adatto ai principianti, eccessivamente matematico per i lettori senza una solida preparazione matematica, può utilizzare una notazione complessa che può risultare oscurantista.
(basato su 4 recensioni dei lettori)
Titolo originale:
Machine Learning Fundamentals: A Concise Introduction
Contenuto del libro:
Questa introduzione lucida e coerente all'apprendimento automatico supervisionato presenta i concetti fondamentali in modo conciso, logico e facile da seguire per i lettori con una certa preparazione matematica ma senza una precedente esposizione all'apprendimento automatico.
La trattazione comprende i metodi tradizionali più diffusi e i metodi di deep learning di recente introduzione.
