괜찮다는 기계학습 책을 알음알음 모았다.
유사분야인 컴퓨터 비전, 패턴인식 책들도 생겼다.
다섯권 모두 어느정도 비슷한 내용을 공유하고 있지만, 어떤 깊이와 현장감, 저자의 배경 등이 어우러져, 각 책들은 매우 다른 느낌을 준다.
Sergios Theodoridis 의 책은 한분야(수학, 통계, 기계학습 자체)에 치우치지 않으면서 매우 균형잡힌 깊이와 넓이로 깔끔하게 책을 만들었다.
Kevin Murphy 는 구글재임 경력이 말해 주듯이 좀 더 현장에서 써먹을 수 있도록, 수학이나 통계 의 과정을 간략히 하고, 결과를 주로 정리하는 방향처럼 보인다.
마지작 책인 Richard Duda 의 책은 좀 독특한데, 책전체를 통괄하는 것이 있는데, 이것이 수학적인 베이스라기보다는, 저자가 서문에서도 밝히듯이 '패턴'이라는 개념에 초점을 맞춰 각 장들을 만들었다.
나머지 두 책은 읽고서 천천히 올리는 것으로...