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Mathematische Grundlagen des überwachten maschinellen Lernens

Konrad Engel (Broschiert, Deutsch)

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Beschreibung
Dieses Buch behandelt die gängigsten Methoden zur Klassifikation von digitalisierten Objekten. Jedem Objekt ist ein Punkt im Euklidischen Raum passender Dimension zugeordnet. Das Lernen basiert auf einer Menge von Punkten, für die die zugehörige Klasse bekannt ist. Eine Reduktion der Dimension sowie elementare und anspruchsvollere Methoden zur Ermittlung schnell berechenbarer Funktionen, mit denen man aus einem Punkt die zugehörige Klasse mit einer möglichst geringen Fehlerrate ableiten kann, werden hergeleitet und in einer einheitlichen Herangehensweise begründet. Die recht elementaren Beweise werden im Wesentlichen mit Mitteln der Linearen Algebra geführt, nur für die neuronalen Netze wird etwas Analysis benötigt. Die Produktfamilie WissensExpress bietet Ihnen Lehr- und Lernbücher in kompakter Form. Die Bücher liefern schnell und verständlich fundiertes Wissen.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
02.05.2024
Sprache
Deutsch
EAN
9783662681336
Herausgeber
Springer Berlin
Sonderedition
Nein
Autor
Konrad Engel
Seitenanzahl
85
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Optimierungstheoretische Methoden
Schlagwörter
Support Vektor Maschinen, Perzeptron-Lernalgorithmus, Fisher-Diskriminante, Hauptkomponentenanalyse, vorwärtsgerichtete neuronale Netze, Maschinelles Lernen
Thema-Inhalt
UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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

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