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am 3. Juli 2014
Das Buch von Bishop ist ein Lehrbuch wie man es nicht so oft antrifft. Das Ziel, Musterkernnungsalgorithmen ist nur ein Aufhänger um in geschlossener Form alle Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, Regressions und Klassifikationsrechnung und algorithmen Maschinellen Lernens vorzustellen. Dabei bleiben die notwendigen Vorkenntnisse auf basiskenntnisse in Linearer Algebra (Vektor- und Matrizenrechnung) und an wenigen Stellen Differentialrechnung beschränkt.

Jede Thematik wird umfassend motiviert, sodass nicht wie in anderen Büchern oft das Ziel einer Rechnung vor lauter geschwurbel untergeht.

Bishop ist der Bayesianischen Statistik verpflichtet. Für den Leser ist das ein großer Gewinn, der Bayesianische Ansatz ist in der Darstellung Bishops überaus verständlich und erleichtert meiner Meinung nach Insbesondere das Verständnis der Ansätze sehr. Als Konsequenz des Bayesianischen Ansatzes sind manche Rechnungen/Herleitungen durchaus etwas länger als in frequentistischer Literatur und auch oft anspruchsvoller. Am Ende bleibt aber das Gefühl die Zusammenhänge besser verstanden zu haben.

An dieser Stelle möchte ich auch Hervorheben, dass das Buch viele sehr anschauliche Grafiken und Schaubilder hat. Einfach super verständlich dargestellt und visualisiert.
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am 21. November 2014
The book I have in my hands is a copy in Black and White of an original edition, which means basically that it's worth 0€. The original Bishop is a really great book, but not this one. Also I don't know how legal is to sell in Germany a book which contains explicitly:
"This edition is licensed for sale only in India, Pakistan, Bangladesh, Sri Lanka and Nepal. Circulation of this edition outside these territories is UNAUTHORIZED AND STRICTLY PROHIBITED"
Very dissapointed!!!
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am 11. November 2014
Zuerst: Das Buch im Original ist sehr empfehlenswert (5 Sterne).
Jedoch:
Die von Total-Bookstore vertriebene Taschenbuch-Ausgabe von "Pattern Recognition ..." weist einen erheblichen Mangel auf: Alle Seiten (ausgenommen der Einband) sind nur Schwarz-Weiß-Kopien des Originals. Dadurch sind die in den erläuternden Grafiken und Bildern enthaltenen sehr nützlichen Infos verloren, die im Original vornehmlich über eine geeignete Farbwahl transportiert werden. Auf diesen Mangel wird nirgends hingewiesen.
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am 3. März 2015
ich betitle es als "insightful". Noch nie habe ich in einem Selbststudium so viel gelernt. Die Erklärungen sind gut und man kann sich an den Übungsaufgaben austoben. Ab und an bleibt zwar unklar, wie eine Likelihoodfunktion hergeleitet wird, aber das tut dem Buch keinen Abbruch.
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am 9. Oktober 2014
Eastern Economy edition heisst dass das Buch ist in Indien mit schlechten Druckqualität gedruckt. Es kann lustig riechen und schlechte Qualität haben.
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am 24. November 2015
Really good book in a really good condition. I highly recommend this book for getting to know better machine learning theory.
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am 25. Februar 2009
Auch hier vermisse ich die informative Rezension von Herrn Dr. Donninger. Da ich auch nur auf dieses Schmuckstück aufmerksam geworden bin, weil jemand anderes eine Rezension darüber eschrieben hat, möchte ich diese Tradition fortführen.

Ich hatte keine Ahnung von Machine Learning und seinen Möglichkeiten. Ich möchte nicht sagen, daß sich daran jetzt grundlegend was geändert hat, aber jetzt weiß ich wenigstens grob worum es geht, wo eventuelle Stärken und eventuelle Schwächen liegen. Das Buch ist zwar sehr intuitiv geschrieben, aber, so denke ich, trotzdem nicht oberflächlich. Schön finde ich in diesem Buch die unangestrengte Symbiose aus Statistik und Machine Learning. Keine "Betriebsblindheit". Lineare Regression und Lineare diskriminierende Verfahren, Neuronale Netze,Kernel estimation ...alles was das Herz begehrt.

Layout und Notation ist hervoragend übersichtlich, Graphiken immer hilfreich zur Ilustration und fürs intuitive Verständniss und es gibt eine nette Internetseite zum Buch...
Jutes Ding
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am 10. Dezember 2013
Good balance of some theory and insight. Is not the only book one should have but definitely a must-have for data science.
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am 19. Februar 2014
If you work in big-data market and you care to know what you are talking about. This book takes you to a deep journey behind the scene.
It is academic and you need to know basic mathematics of statistics and probability.
I enjoy reading it as it is so well-written , though it makes me a nerd, I guess.
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am 29. Oktober 2015
Ich habe dieses Buch für ein Open-Book-Exam gekauft. Leider konnte ich den Kurs aus zeitgründen nicht weiter belegen und somit benutze ich es jetzt als Auflagefläche für meinen Beamer. Funktioniert super! 5 Stars, would buy again.
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