Machine Learning kompakt

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Verkaufsrang

20680

Format

PDF

Kopierschutz

Nein

Family Sharing

Ja

Text-to-Speech

Ja

Erscheinungsdatum

30.06.2019

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PDF

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Verkaufsrang

20680

Erscheinungsdatum

30.06.2019

Verlag

Mitp Verlags GmbH & Co. KG

Seitenzahl

200 (Printausgabe)

Dateigröße

13772 KB

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

EAN

9783958459960

Weitere Bände von mitp Professional

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Ohne klares Ziel und teilweise nachlässig gemacht

Bewertung aus Oberhausen am 06.01.2022

Bewertungsnummer: 1634332

Bewertet: Buch (Taschenbuch)

Das Buch verspricht "alles, was Sie wissen müssen" und scheitert daran. Zum Beispiel wird auf Seite 30 erklärt, was eine Ableitung ist und auf Seite 35 ist der Autor schon bei Parameterschätzungen mit dem Satz von Bayes. Das dürfte alle überfordern, die eine Erklärung der Ableitung von f(x) = 2x benötigen. Etwas später geht der Autor von einer Minimierungsaufgabe stillschweigend zur dualen Aufgabe über. Es wird lediglich erwähnt, dass man jetzt Lagrange-Multiplikatoren verwendet, ohne den Zusammenhang zur ursprünglichen Aufgabe darzustellen. Und das richtet sich an das selbe Publikum, das eine Erklärung braucht, was die Ableitung von 2x ist. Das Buch lässt den Leser ratlos zurück. Zu willkürlich erscheint, wann es ins Detail geht und wann nicht. Am Ende kann man höchstens einige sehr einfache der vorgestellten Methoden selbst umsetzen, weil zu viele Details fehlen. Es wird aber auch keine konkrete Aufgabe bearbeitet, sodass man nach der Lektüre nichts konkretes vorweisen oder damit machen kann. Es ist weder eine praktische noch eine theoretische Einführung in das Thema. Dazu kommen viele Nachlässigkeiten, wenn es mal formal wird, und der Übersetzer hatte vermutlich auch keinen mathematischen Hintergrund. Insgesamt versucht das Buch, einem zu großen Publikum auf zu wenig Platz zu viel mitzuteilen. Am Ende hat man lediglich eine grobe Idee, wie einige ML Methoden funktionieren. Aber "alles, was sie wissen müssen" bekommen die Leser nicht.
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Ohne klares Ziel und teilweise nachlässig gemacht

Bewertung aus Oberhausen am 06.01.2022
Bewertungsnummer: 1634332
Bewertet: Buch (Taschenbuch)

Das Buch verspricht "alles, was Sie wissen müssen" und scheitert daran. Zum Beispiel wird auf Seite 30 erklärt, was eine Ableitung ist und auf Seite 35 ist der Autor schon bei Parameterschätzungen mit dem Satz von Bayes. Das dürfte alle überfordern, die eine Erklärung der Ableitung von f(x) = 2x benötigen. Etwas später geht der Autor von einer Minimierungsaufgabe stillschweigend zur dualen Aufgabe über. Es wird lediglich erwähnt, dass man jetzt Lagrange-Multiplikatoren verwendet, ohne den Zusammenhang zur ursprünglichen Aufgabe darzustellen. Und das richtet sich an das selbe Publikum, das eine Erklärung braucht, was die Ableitung von 2x ist. Das Buch lässt den Leser ratlos zurück. Zu willkürlich erscheint, wann es ins Detail geht und wann nicht. Am Ende kann man höchstens einige sehr einfache der vorgestellten Methoden selbst umsetzen, weil zu viele Details fehlen. Es wird aber auch keine konkrete Aufgabe bearbeitet, sodass man nach der Lektüre nichts konkretes vorweisen oder damit machen kann. Es ist weder eine praktische noch eine theoretische Einführung in das Thema. Dazu kommen viele Nachlässigkeiten, wenn es mal formal wird, und der Übersetzer hatte vermutlich auch keinen mathematischen Hintergrund. Insgesamt versucht das Buch, einem zu großen Publikum auf zu wenig Platz zu viel mitzuteilen. Am Ende hat man lediglich eine grobe Idee, wie einige ML Methoden funktionieren. Aber "alles, was sie wissen müssen" bekommen die Leser nicht.

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Machine Learning kompakt

von Andriy Burkov

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