Riconoscimento dei modelli e apprendimento automatico

Recensioni dei lettori

Il libro è una risorsa completa per lo studio dell'apprendimento automatico ed è particolarmente apprezzato per l'ampia trattazione degli argomenti, il rigore matematico e le spiegazioni esaurienti. Tuttavia, diverse recensioni evidenziano preoccupazioni sulla qualità della stampa, soprattutto nella versione in brossura, dove le illustrazioni sono spesso in bianco e nero, rendendole difficili da interpretare. Anche la versione Kindle viene criticata per problemi di rendering che ostacolano l'esperienza di lettura.

⬤ Copertura completa degli argomenti relativi all'apprendimento automatico
⬤ Ottimi approfondimenti da parte del Dr. Bishop
⬤ Contenuti ben spiegati e strutturati
⬤ Buoni per studenti avanzati o per chi ha familiarità con la matematica
⬤ Esperienza di consegna e condizioni del libro positive.

⬤ Scarsa qualità di stampa nelle edizioni in brossura (illustrazioni in bianco e nero)
⬤ La versione Kindle ha problemi di rendering con le immagini e le equazioni
⬤ Il testo può essere eccessivamente denso e matematico per i principianti
⬤ Alcune recensioni segnalano la necessità di un maggior numero di esempi e applicazioni pratiche.

(basato su 49 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Pattern Recognition and Machine Learning

Contenuto del libro:

Questo è il primo testo sul riconoscimento dei modelli a presentare il punto di vista bayesiano, che è diventato sempre più popolare negli ultimi cinque anni. Presenta algoritmi di inferenza approssimata che consentono di ottenere rapidamente risposte approssimate in situazioni in cui le risposte esatte non sono realizzabili.

È il primo testo che utilizza modelli grafici per descrivere le distribuzioni di probabilità, mentre non esistono altri libri che applicano i modelli grafici all'apprendimento automatico. È anche il primo libro in quadricromia sul riconoscimento dei modelli. Il libro è adatto a corsi di apprendimento automatico, statistica, informatica, elaborazione dei segnali, computer vision, data mining e bioinformatica.

È previsto un ampio supporto per gli istruttori dei corsi, che comprende più di 400 esercizi, classificati in base alla difficoltà. Le soluzioni esemplificative per un sottoinsieme di esercizi sono disponibili sul sito web del libro, mentre le soluzioni per il resto possono essere ottenute dagli insegnanti presso l'editore.