Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático

Opiniones de los lectores

El libro es un recurso exhaustivo para estudiar el aprendizaje automático y es especialmente elogiado por su amplia cobertura de temas, su rigor matemático y sus perspicaces explicaciones. Sin embargo, varias reseñas destacan la preocupación por la calidad de la impresión, especialmente en la versión en rústica, donde las ilustraciones son a menudo en blanco y negro, lo que dificulta su interpretación. La versión para Kindle también recibe críticas por problemas de representación que dificultan la experiencia de lectura.

⬤ Cobertura exhaustiva de temas de aprendizaje automático
⬤ Excelentes ideas del Dr. Bishop
⬤ Contenido bien explicado y estructurado
⬤ Bueno para estudiantes avanzados o familiarizados con las matemáticas
⬤ Experiencia de entrega y estado del libro positivos.

⬤ Mala calidad de impresión en las ediciones de bolsillo (ilustraciones en blanco y negro)
⬤ La versión Kindle tiene problemas de renderización con las imágenes y ecuaciones
⬤ El texto puede ser demasiado denso y matemático para los principiantes
⬤ Algunas reseñas señalan la necesidad de más ejemplos y aplicaciones prácticas.

(basado en 49 opiniones de lectores)

Título original:

Pattern Recognition and Machine Learning

Contenido del libro:

Este es el primer texto sobre reconocimiento de patrones que presenta el punto de vista bayesiano, que se ha hecho cada vez más popular en los últimos cinco años. Presenta algoritmos de inferencia aproximada que permiten obtener respuestas aproximadas rápidas en situaciones en las que las respuestas exactas no son factibles.

Es el primer texto que utiliza modelos gráficos para describir distribuciones de probabilidad, cuando no existen otros libros que apliquen modelos gráficos al aprendizaje automático. También es el primer libro en cuatro colores sobre reconocimiento de patrones. El libro es adecuado para cursos sobre aprendizaje automático, estadística, informática, procesamiento de señales, visión por ordenador, minería de datos y bioinformática.

Se proporciona un amplio apoyo a los instructores de los cursos, incluidos más de 400 ejercicios, clasificados según su dificultad. En el sitio web del libro se ofrecen ejemplos de soluciones para un subconjunto de ejercicios, mientras que los profesores pueden solicitar al editor las soluciones para el resto.