Grundkurs Machine Learning Das Buch beschäftigt sich mit den mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens wendet sich an Einstiegssemester der Mathematik und stellt anhand vieler Beispiele Anwendungsmodelle des maschinellen Lernens vor. Ziel des Autors ist zu zeigen wie industrielle und physikalische Prozesse in mathematische Modelle transferiert werden können. Er will hierbei zeigen dass die klassische mathematische Modellierung sich grundlegend von den Prinzipien des maschinellen Lernens unterscheidet. Das Buch ist didaktisch gut aufgebaut. Jedes der Kapitel die unterschiedliche Methoden im maschinellen Lernen vorstellen beginnt z.B. mit der Frage wofür können wir diese Methode verwenden. Es folgen dann oft Beispiele und am Schluss des Kapitels eine Auflistung weiterführender Literatur. Viele Abbildungen. Das Buch empfiehlt sich als gute Aktualisierung der früher besprochenen Werke von A. Burkov oder Ch. Albon und sollte bei entsprechender Nachfrage beschafft werden. (2 3)