Boekbespreking Pattern Recognition and Machine Learning

Pattern Recognition and Machine Learning is het vaak eerste boek dat ik raadpleeg als ik iets over een data onderwerp wil weten. Het is geschreven door Christopher Bishop in een heldere, vlotte stijl. Het is volledig “Bayesiaans”, maar Bishop behandelt ook een groot aantal klassieke methoden.

Pattern Recognition and Machine Learning

Het boek behandelt o.a. Bayesiaanse regressie, model selectie, classificatie, neurale netwerken, kernel machines, PCA, MCMC, etc. Met ruim 700 pagina’s lijkt het een intimiderend boek, maar het is de moeite waard om hier je tijd in te steken. Je zult wel je kennis over vector analyse even moeten opfrissen, maar dan zie je hoe compleet de theorie behandeld wordt.

Pluspunten: Bishop’s wiskundige notatie – ik heb nergens een betere notatie gezien en gebruik deze dan ook in mijn cursus Bayes in Action. De voorbeelden en figuren zijn didactisch helder, goed doordacht en bijzonder mooi.

Minpunten: soms wordt een deel van de theorie pas uitgelegd in de opgaven, waarvan maar ten dele de oplossingen beschikbaar gemaakt zijn. Verder zijn niet alle gebruikte data beschikbaar gemaakt, met name de “oil flow data”. Ik heb hoofdstuk 8 over “Graphical Models” nooit goed begrepen, maar dat was geen belemmering voor de rest van het boek.

Het boek is heel geschikt voor zelfstudie. Ik heb er veel uit geleerd. Het boek krijgt van mij de hoogste score ★★★★★.