Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)

"Pattern Recognition and Machine Learning" von Christopher M. Bishop ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich mit den grundlegenden Konzepten und Techniken der Mustererkennung und des maschinellen Lernens beschäftigt. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in die mathematischen Grundlagen dieser Bereiche, einschließlich Wahrscheinlichkeitstheorie, lineare Algebra und Optimierung. Bishop behandelt eine Vielzahl von Modellen und Algorithmen, darunter lineare Modelle für die Klassifikation und Regression, neuronale Netze, Kernel-Methoden wie Support Vector Machines, sowie Graphische Modelle wie Bayes‘sche Netze und Markow-Modelle. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der statistischen Mustererkennung und der Anwendung von Bayes’schen Methoden zur Modellbewertung und -auswahl. Das Buch zeichnet sich durch einen praxisorientierten Ansatz aus, der zahlreiche Beispiele und Diagramme enthält, um komplexe Konzepte zu veranschaulichen. Darüber hinaus werden auch fortgeschrittene Themen wie Ensemble-Methoden, Approximationstechniken für Inferenz in großen Netzwerken sowie Techniken zum Umgang mit Unsicherheiten behandelt. Mit seinem klar strukturierten Inhalt richtet sich das Buch sowohl an Studierende als auch an Forscher im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaften. Es dient als wertvolle Ressource für das Verständnis moderner Ansätze zur automatisierten Datenanalyse.