Начинать ли Machine Learning с классиков Теории распознавания образов?

Question

[Имя Фамилия]

Здравствуйте.

Есть книги, датированные 70-80 годами. Например (из того, что нашел):

• Фукунага -- Введение в статистическую теорию распознавания образов
  
• Нильсон -- Обучающиеся машины
  
• Ту, Гонсалес -- Принципы распознавания образов
  

Задача: освоить машинное обучение с тем, чтобы как следует разобраться и впоследствии работать в этой области.

Вопрос: насколько разумно начинать с этих книг? Насколько актуальны для моих целей эти книги или книги, изданные в то время?

Answer 1

[dmshar]

А зачем? Вы что, не можете более новых книг найти? Или это просто дело принципа?
Классиков читать полезно, но исходя из того, что кое что может за это время устареть, а что-то появиться новое, я бы советовал ориентироваться книги не более как последнего десятилетия, а по нейронным сетям - и того меньше.

Comments

[Имя Фамилия]

Спасибо

Answer 2

[ivodopyanov]

Не стоит. Там, в основном, всякие философские концепции, а машинное обучение сейчас - это конкретные практики.

Comments

[Имя Фамилия]

Благодарю