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An Introduction to Machine Learning

Miroslav Kubat (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This textbook offers a comprehensive introduction to Machine Learning techniques and algorithms. This Third Edition covers newer approaches that have become highly topical, including deep learning, and auto-encoding , introductory information about temporal learning and hidden Markov models , and a much more detailed treatment of reinforcement learning . The book is written in an easy-to-understand manner with many examples and pictures, and with a lot of practical advice and discussions of simple applications.  The main topics include Bayesian classifiers, nearest-neighbor classifiers, linear and polynomial classifiers, decision trees, rule-induction programs, artificial neural networks, support vector machines, boosting algorithms, unsupervised learning (including Kohonen networks and auto-encoding), deep learning, reinforcement learning, temporal learning (including long short-term memory), hidden Markov models, and the genetic algorithm. Special attention is devoted to performance evaluation, statistical assessment, and to many practical issues ranging from feature selection and feature construction to bias, context, multi-label domains, and the problem of imbalanced classes.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
27.09.2021
Sprache
Englisch
Originalsprache
Englisch
EAN
9783030819347
Herausgeber
Springer International Publishing
Sonderedition
Nein
Autor
Miroslav Kubat
Seitenanzahl
458
Auflage
3
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Bayesian classifiers, boosting, computational learning theory, decision trees, genetic algorithms, linear and polynomial classifiers, nearest neighbor classifier, neural networks, performance evaluation, reinforcement learning, statistical learning, time-varying classes, imbalanced representation, artificial intelligence, machine learning, data mining, deep learning, unsupervised learning
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz KJQ - Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management UF - Unternehmensanwendungen UYAM - Mathematik für Informatiker PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme UYA - Theoretische Informatik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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