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Maschinelles Lernen verstehen: Von der Theorie zu Algorithmen
Understanding Machine Learning: From Theory to AlgorithmsVon Shai Shalev-Shwartz Shai Ben-David,
Rezensionen: 3 | Gesamtbewertung: Gut
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Maschinelles Lernen ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche der Informatik mit weitreichenden Anwendungen. Ziel dieses Lehrbuchs ist es, das maschinelle Lernen und die darin enthaltenen algorithmischen Paradigmen auf prinzipielle Weise vorzustellen. Das Buch bietet eine umfassende theoretische Darstellung der grundlegenden Ideen, die dem maschinellen Lernen zugrunde liegen, und der damit verbundenen mathematischen Ableitungen
Rezensionen
05/14/2020
Die Autoren sind der weltweit führende Experte auf dem Gebiet des Online-Lernens und der Lerntheorie. Ich denke, dies ist das beste Buch, um einige grundlegende Lerntheorien zu lernen und wie es bei der Analyse von Lernalgorithmen angewendet wird. Die Kapitel über stochastische Optimierung und Online-Lernen sind sehr gut geschrieben. Sie enthalten eine detaillierte Ableitung des Konvergenzratenbeweises und einige andere wesentliche Details, die in anderen Büchern fehlen. Ich empfehle Leuten, die mehr über die ML-Theorie erfahren möchten, dieses Buch zu kaufen. Der Inhalt stimmt tatsächlich mit dem Titel überein!
05/14/2020
Hervorragende Einführung in die Theorie des maschinellen Lernens. Ich habe eine persische Rezension geschrieben: http://bi-nahayat.persianblog.ir/post...
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