From Curve Fitting to Machine Learning - 9783319325446

See edukas raamat pakub oma teises väljaandes interaktiivset ja illustreerivat juhendit kahemõõtmelisest kõvera sobitamisest kuni mitmemõõtmelise klastrite ja masinõppeni närvivõrkude või tugivektori masinatega. Teel puudutatakse selliseid teemasid nagu matemaatiline optimeerimine või evolutsioonilised algoritmid. Kõik mõisted ja ideed on selgelt välja toodud graafiliselt kujutatud usutavuse argumentide ja väikese elementaarse matemaatikaga. Peamised teemad on põhjalikult välja toodud uurimuslike näidete ja rakendustega. Esmane eesmärk on olla võimalikult illustratiivne, varjamata probleeme ja lõkse, vaid tegeleda nendega. Illustreeriva kokaraamatu olemust täiendavad konkreetsed osad, mis käsitlevad fundamentaalsemaid küsimusi, nagu masinõppe ja inimese intelligentsuse seos. Kõik teemad on täielikult demonstreeritud arvutusplatvormi Mathematica ja arvutusintellekti pakettide (CIP) abil, mis on kõrgetasemeline funktsioon. raamatukogu, mis on välja töötatud Mathematica programmeerimiskeelega lisaks Mathematica algoritmidele. CIP on avatud lähtekoodiga ja kogu raamatus kasutatav üksikasjalik kood on vabalt juurdepääsetav. Lugejate sihtrühmaks on (arvuti)teaduse ja inseneriteaduse üliõpilased ning tööstuse ja akadeemiliste ringkondade praktikud, kes väärivad illustreerivat tutvustust. Programmeerimisoskustega lugejad saavad pakutavat koodi hõlpsalt portida või kohandada. „Kõvera sobitamisest masinõppeni” on ... kasulik raamat. ... See sisaldab kõvera sobitamise põhivalemeid ja sellega seotud teemasid ja viskeid, mis paljudest raamatutest puudu on, koodi tulemuste reprodutseerimiseks. Kokkuvõttes on see huvitav ja kasulik raamat nii algajale kui ka asjatundjale lugejad. Algaja jaoks on see hea sissejuhatav raamat ja ekspert hindab palju näiteid ja töötavat koodi. Leslie A. Piegl (Esimese väljaande ülevaade, 2012).