Mathematische Grundlagen des berwachten maschinellen Lernens

Name: Mathematische Grundlagen des berwachten maschinellen Lernens
Brand: Springer Nature
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9783662681336

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Dieses Buch behandelt die gngigsten 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, fr die die zugehrige Klasse bekannt ist. Eine Reduktion der Dimension sowie elementare und anspruchsvollere Methoden zur Ermittlung schnell berechenbarer Funktionen, mit denen man aus einem Punkt die zugehrige Klasse mit einer mglichst geringen Fehlerrate ableiten kann, werden hergeleitet und in einer einheitlichen Herangehensweise begrndet. Die recht elementaren Beweise werden im Wesentlichen mit Mitteln der Linearen Algebra gefhrt, nur fr die neuronalen Netze wird etwas Analysis bentigt. Die Produktfamilie WissensExpress bietet Ihnen Lehr- und Lernbcher in kompakter Form. Die Bcher liefern schnell und verstndlich fundiertes Wissen.

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