Mathematische Grundlagen Des Überwachten Maschinellen Lernens: Optimierungstheoretische Methoden
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Dieses Buch behandelt die g鄚gigsten 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, f die die zugeh顤ige Klasse bekannt ist. Eine Reduktion der Dimension sowie elementare und anspruchsvollere Methoden zur Ermittlung schnell berechenbarer Funktionen, mit denen man aus einem Punkt die zugeh顤ige Klasse mit einer m鐷lichst geringen Fehlerrate ableiten kann, werden hergeleitet und in einer einheitlichen Herangehensweise begrdet. Die recht elementaren Beweise werden im Wesentlichen mit Mitteln der Linearen Algebra gefrt, nur f die neuronalen Netze wird etwas Analysis ben飆igt.
Die Produktfamilie WissensExpress bietet Ihnen Lehr- und Lernbher in kompakter Form. Die Bher liefern schnell und verst鄚dlich fundiertes Wissen.
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