Matematica per l'apprendimento automatico

Recensioni dei lettori

Le recensioni indicano che, sebbene “Mathematics for Machine Learning” sia una risorsa preziosa per chi vuole rafforzare le proprie basi matematiche relative all'apprendimento automatico, non è un testo autonomo per i principianti. Offre spiegazioni chiare e copre gli argomenti essenziali, ma presuppone conoscenze pregresse, il che lo rende meno adatto a chi non ha un background matematico. Alcuni lettori lo trovano denso e non abbastanza dettagliato in alcune prove, rendendo necessarie risorse aggiuntive per una comprensione approfondita.

Il libro è apprezzato per la sua chiarezza e organizzazione, in quanto fornisce concetti matematici concisi e rilevanti per l'apprendimento automatico. È un ottimo riferimento e aggiornamento per chi ha familiarità con il calcolo, l'algebra lineare e la statistica. Molti lettori apprezzano i collegamenti tra i principi matematici e le applicazioni pratiche dell'apprendimento automatico, che rendono il materiale più coinvolgente.

Molti recensori sottolineano che il libro può essere impegnativo per i principianti a causa del presupposto di conoscenze matematiche pregresse. Alcuni lo trovano denso e privo di spiegazioni e prove dettagliate per alcuni concetti, il che può generare confusione. Inoltre, l'assenza di risposte agli esercizi ne limita l'utilità come testo di autoapprendimento.

(basato su 96 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Mathematics for Machine Learning

Contenuto del libro:

Gli strumenti matematici fondamentali per comprendere l'apprendimento automatico comprendono l'algebra lineare, la geometria analitica, le scomposizioni matriciali, il calcolo vettoriale, l'ottimizzazione, la probabilità e la statistica.

Questi argomenti sono tradizionalmente insegnati in corsi diversi, il che rende difficile per gli studenti di scienze dei dati o di informatica, o per i professionisti, apprendere in modo efficiente la matematica. Questo testo autonomo colma il divario tra i testi di matematica e di apprendimento automatico, introducendo i concetti matematici con un minimo di prerequisiti.

Utilizza questi concetti per ricavare quattro metodi centrali di apprendimento automatico: la regressione lineare, l'analisi delle componenti principali, i modelli a miscela gaussiana e le macchine vettoriali di supporto. Per gli studenti e le persone con un background matematico, queste derivazioni rappresentano un punto di partenza per i testi sull'apprendimento automatico. Per coloro che imparano la matematica per la prima volta, i metodi aiutano a costruire l'intuizione e l'esperienza pratica nell'applicazione dei concetti matematici.

Ogni capitolo comprende esempi di lavoro ed esercizi per verificare la comprensione. Sul sito web del libro sono disponibili tutorial di programmazione.