Fondamenti di apprendimento automatico: un'introduzione concisa (Jiang Hui (York University Toronto))

Recensioni dei lettori

Il libro è apprezzato per la sua chiarezza, la presentazione organizzata e la copertura approfondita di argomenti di apprendimento automatico di livello intermedio e avanzato, che lo rendono adatto a chi ha un solido background matematico. Tuttavia, è stato criticato per essere troppo pesante dal punto di vista matematico per coloro che non hanno un'ampia preparazione matematica.

Presentazione chiara e concisa, capitoli ben organizzati, solide derivazioni matematiche, eccellenti sezioni su argomenti specifici come i modelli a miscela gaussiana e gli HMM, risorse utili come le diapositive delle lezioni disponibili online, copertura approfondita del materiale, visivamente accattivante con immagini a colori.

Non adatto ai principianti o a chi non ha una solida formazione matematica, la notazione matematica troppo complessa può confondere, potrebbe non essere adatto a chi cerca spiegazioni concettuali piuttosto che rigore matematico.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Machine Learning Fundamentals - A Concise Introduction (Jiang Hui (York University Toronto))

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.