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Maschinelles Lernen Taschenbuch – 21. April 2008

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Produktinformation

Produktbeschreibungen

Pressestimmen

"Das Buch ist sehr übersichtlich gegliedert und schließt vom Umfang her eine Lücke in der Fachliteratur, insbesondere was die mathematischen Methoden zum maschinellen Lernen betriffft." Prof. Dr.-Ing. K.-D. Morgeneier, Fachhochschule Jena "Der Stoff ist sehr aktuell, sehr viele Themen der Stochastik werden unter einem gemeinsamen Gesichtspunkt behandelt." Ernst Plöchinger, FH München

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Ethem Alpaydin ist Professor für Informatik an der Bogazici University in Istanbul.


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Top-Kundenrezensionen

Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
Ich habe mir dieses Buch als Begleitwerk zu den Kursen "Data mining" und "Statistical Classification" an der Uni gekauft.
Der Autor schafft es, eine große Anzahl an Themen verständlich zu vermitteln.

Es kann sein, dass das Tempo für einen Leser ohne Vorkenntnisse etwas zu schnell ist. Das kann ich nicht beurteilen.
Ich fand die Erklärungen meistens sehr gut. Außerdem verwendet der Autor viele anschauliche Beispiele.

Einziger Kritikpunkt ist die deutsche Übersetzung. Immer wieder werden englische Fachausdrücke mit übersetzt. So wird zum Beispiel aus "Ockham's Razor" in der Übersetzung "Ockhams Rasiermesser". Davon abgesehen ist aber auch die Übersetzung gut gelungen. Der Text liest sich angenehm flüssig.
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Format: Taschenbuch
Das Buch "Maschinelles Lernen" von Ethem Alpaydin aus dem Oldenbourg Verlag ist ein beeindruckend umfangreiches Buch, dafür dass ich ein einfaches Einführungsbuch erwartet habe.
Da ich auch das Buch "Pattern Recognition and Machine Learning" von Bishop habe und es thematisch ähnlich aufgestellt ist, ziehe ich ein paar praktische Vergleiche, um das Buch von Alpaydin objektiver einschätzen zu können.

Zuerst das offensichtliche: Alpaydins Buch ist ins Deutsche übersetzt. Von Bishop kenne ich nur eine englische Fassung. Das ist aber ein zweischneidiges Schwert: Zum einen fällt es mir leichter ein solches anspruchsvolles Buch in Deutsch zu lesen, aber zum Anderen muten einige übersetzte Fachbegriffe in Deutsch seltsam an und bei fortführender Literatur wird man auch nur mit den englischen Fachbegriffen konfrontiert, so dass das Fachvokabular in Alpaydin zu kurz kommen könnte. Kurz gesagt: Wer mit Englisch keine Probleme hat, sollte lieber ein englisches Buch lesen.

Wo sich beide Bücher ähnlich sind, ist der Anspruch an ausreichend mathematischen Hintergrundwissen. Wahrscheinlichkeitstheorie und ein paar Formeln im Kopf mal umformen, sollte man schon können, um schnell genug mitkommen zu können. Dazu bietet Bishop am Anfang ein Grundlagenkapitel und Alpaydin einiges im Anhang.

Ein großes Plus im Vergleich zu Bishop sehe ich in Alpaydins Buch bei den anschaulicheren Beispielen, um die Intuition der Methoden zu erklären. Diese sind meist gut greifbar und nachvollziehbar. Leider gibt es aber auch manches Unterkapitel, wo keine Beispiele gegeben sind (was aber bei manchen Themen auch zugegebener Weise schwer ist, wenn man nicht ausufern will).
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Format: Taschenbuch
Dieses Buch ist eine gute Einführung in den Bereich des maschinellen Lernens. Es behandelt grundlegende und einige aktuellen Themen, die in Informatikstudium bekannt sein sollten. Das Buch wurde in eine moderne, kompakte und richtige Art und Weise geschrieben. Diese Übersetzung ist einer der wenigen deutschen Bücher, wenn nicht das Einzige, zu diesem Thema. Viele der Begriffe, die nur in englischer Sprache bekannt sind, sind ins Deutsche übersetzt. Da meine Muttersprache nicht Deutsch ist, kann ich nicht beurteilen, wie gut die Übersetzungen dieser Begriffe sind.

In jedem Fall empfehle ich den Kauf dieses Buches, wenn Sie kein anderes Buch als standard Refenrenz fürs Studium besitzen. Für Dozenten ist der Stoff des Buches auch sehr gut geeignet, um Kurse zu organisieren.

Wenn Sie ein modernes Buch zu diesem Thema für die Forschung oder Promotion suchen, empfehle ich das Buch "Pattern Recognition and Machine Learning" von Bishop.
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Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
Sehr interessantes Buch über viele Bereichen des maschinellen Lernens, aber man muss ein solides Hintergrund und Verständnis in Mathe haben.

Es ist aber ein Einstiegspunkt für die verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens und man muss weiter suchen und reserschieren um die Themen wirklich tief zu verstehen.
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Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
habe das Buch für meine Diplomarbeit verwendet. Viele Sachen werden einfach erklärt, mit Beispielen und Bildern, so dass andere Literatur verständlicher wird.
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