Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive computation and machine learning.)
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Beschreibung
"Machine Learning: A Probabilistic Perspective" von Kevin P. Murphy ist ein umfassendes Lehrbuch, das die Grundlagen und fortgeschrittene Themen des maschinellen Lernens aus einer probabilistischen Sichtweise behandelt. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Prinzipien des maschinellen Lernens, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung probabilistischer Modelle liegt, um Unsicherheiten in Daten und Modellen zu quantifizieren und zu handhaben. Der Inhalt umfasst eine breite Palette von Themen, darunter überwachte und unüberwachte Lernmethoden, Bayessche Netzwerke, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Support-Vektor-Maschinen. Darüber hinaus werden fortgeschrittenere Konzepte wie Monte-Carlo-Methoden, Variationsinferenz und tiefes Lernen behandelt. Murphy legt großen Wert auf die mathematischen Grundlagen und bietet zahlreiche Beispiele sowie Übungsaufgaben zur Vertiefung des Verständnisses. Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik oder Statistik sowie an Praktiker im Bereich Data Science, die ein fundiertes Verständnis für probabilistische Ansätze im maschinellen Lernen entwickeln möchten.
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