Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre propose un examen complet de la famille d'algorithmes AdaBoost, en mettant fortement l'accent sur les fondements mathématiques et les preuves rigoureuses. Bien qu'il fasse autorité dans le domaine du boosting, sa lecture et sa compréhension exigent un investissement important en temps et en efforts. Il convient mieux aux lecteurs ayant une solide formation en apprentissage automatique et en mathématiques, car il ne s'adresse pas aux amateurs ou à ceux qui recherchent des mises en œuvre rapides et pratiques.
Avantages:⬤ Une couverture complète du boosting, écrite par les inventeurs originaux
⬤ offre des aperçus théoriques profonds
⬤ excellente structure et clarté
⬤ preuves rigoureuses et explications approfondies
⬤ accessible à ceux qui ont des connaissances préalables
⬤ considéré comme un chef-d'œuvre dans la littérature sur l'apprentissage automatique.
⬤ Dense et difficile à suivre pour ceux qui n'ont pas de connaissances préalables
⬤ forte concentration sur la théorie mathématique avec peu d'exemples pratiques
⬤ peut être frustrant pour les lecteurs qui recherchent des applications rapides ou pratiques
⬤ certains contenus ont été jugés excessifs et inutiles par certains évaluateurs.
(basé sur 21 avis de lecteurs)
Titre original :
Boosting: Foundations and Algorithms
Contenu du livre :
Une introduction accessible et une référence essentielle pour une approche de l'apprentissage automatique qui crée des règles de prédiction très précises en combinant de nombreuses règles faibles et imprécises.
Le boosting est une approche de l'apprentissage automatique basée sur l'idée de créer un prédicteur très précis en combinant de nombreuses "règles empiriques" faibles et imprécises. Une théorie remarquablement riche s'est développée autour du boosting, avec des connexions à un éventail de sujets, y compris les statistiques, la théorie des jeux, l'optimisation convexe et la géométrie de l'information. Les algorithmes de boosting ont également connu un succès pratique dans des domaines tels que la biologie, la vision et le traitement de la parole. À différents moments de son histoire, le boosting a été perçu comme mystérieux, controversé, voire paradoxal.
Ce livre, écrit par les inventeurs de la méthode, rassemble, organise, simplifie et étend considérablement deux décennies de recherche sur le boosting, présentant à la fois la théorie et les applications d'une manière qui est accessible aux lecteurs de divers horizons tout en fournissant une référence faisant autorité pour les chercheurs avancés. Avec son traitement introductif de tout le matériel et l'inclusion d'exercices dans chaque chapitre, le livre est également approprié pour l'utilisation en cours.
Le livre commence par une introduction générale aux algorithmes d'apprentissage automatique et à leur analyse.
Il explore ensuite la théorie de base du boosting, en particulier sa capacité à se généraliser.
Il examine une myriade d'autres points de vue théoriques qui aident à expliquer et à comprendre le boosting.
Il fournit des extensions pratiques du boosting pour des problèmes d'apprentissage plus complexes.
Enfin, il présente un certain nombre de sujets théoriques avancés. De nombreuses applications et illustrations pratiques sont proposées tout au long de l'ouvrage.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780262526036 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2014 |
| Nombre de pages : | 544 |
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