“Bayesian Akıl Yürütme ve Makine Öğrenimi” sonrası sonraki adımlar

Şu anda David Barber tarafından "Bayesian Reasoning and Machine Learning" den geçiyorum ve temelleri öğrenmek için oldukça iyi yazılmış ve ilgi çekici bir kitap. Bu yüzden bunu zaten yapmış olan birine bir soru. Barber'daki kavramların çoğunda makul bir yeterliliğe sahip olduktan sonra okumam gereken bir sonraki kitap seti hangileridir?

Daha önce Berber kitabını duymamıştım, ama hızlı bir şekilde incelendiğinde, çok iyi görünüyor.

İncelemek istediğiniz belirli bir alanınız yoksa, aşağıdakileri önerebilirim (muhtemelen bazıları duymuşsunuzdur):

• DJC Mackay tarafından bilgi teorisi, çıkarım ve öğrenme algoritmaları. Bir klasik ve yazar bir .pdf dosyasını çevrimiçi olarak ücretsiz olarak sunuyor, bu yüzden bahaneniz yok.
• Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenimi, CMBishop. Sık sık alıntılandı, ancak bu kitapla Berber kitabı arasında çok fazla geçit var gibi görünüyor.
• Olasılık teorisi, bilimin mantığı, ETJaynes tarafından. Bazı bölgelerde belki biraz daha basit. Ancak açıklamalar mükemmel. Yaptığımı bile bilmediğim birkaç yanlış anlaşılma olduğunu öğrendim.
• Bilgi Teorisinin Unsurları, TM Cover ve JAThomas. Olasılığa saldırır, evet, tahmin ettiniz, bilgi teorisi. Kanal kapasitesi ve maks. Daha bayesyen şeylerden biraz farklı (kitapta daha önce sadece birini gördüğümü hatırlayabiliyorum).
• İstatistiksel Öğrenme Kuramı, V.Vapnik. Tamamen baysian, ki bu size çekici gelmeyebilir. Yapısal risk üzerindeki olasılık üst sınırına odaklanır. Destek vektör makinelerinin nereden geldiğini açıklar.
• Sir Karl Popper, bilimsel keşif felsefesi üzerine oldukça fazla istatistik içeren bir dizi eser üretti. Yine, en hafifinde bayesian değil, ancak yanlışlanabilirlik ve occams ustura ile olan ilişkisi tartışması (bence) büyüleyicidir ve bilimde yer alan herkes tarafından okunmalıdır.

Geçenlerde daha bilgisayarlı bir bakış açısı buldum Bayesian akıl ve istatistik: "Olasılıklı Programlama ve Hackerlar için Bayesian Yöntemleri" . Bu muhtemelen eşit derecede Bayesian yöntemlerine Barber olarak bir giriş.