Перед вами один із найцікавіших підручників з машинного навчання — розділ штучного інтелекту, який вивчає методи побудови моделей, які навчатимуться, і алгоритмів для їх побудови. Автор виділив увагу немислимому багатству предмета
та не випустив із різновиду об'єднувальних принципів. Ви з перших хвилин читання поринете в машинне навчання в дії, але без спочатку потрібних технічних деталей. Далі скрупульозно підібрані приклади, які супроводжуються ілюстраціями, поступово ускладнюються. У виданні описане широке коло логічних, геометричних і статистичних моделей, торкається й передові теми, як-от матрична факторізація й аналіз РХП. Особливу увагу приділено головній ролі ознак. Установлена термінологія доповнюється введенням у розгляд останніх корисних концепцій. Після закінчення кожного розділу містяться посилання на додаткову літературу з коментарями автора. Книга добре організовану структуру. Починаючи з основ, автор вміло веде читача, представляючи йому корисні факти та докладно описуючи низку методів машинного навчання. Приводиться також псевдокод ключових алгоритмів. Завдяки всьому цьому книга задає новий стандарт вивчення такої складної дисципліни, як машинне навчання. Кольорове видання!
