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Mathematische Grundlagen des uberwachten maschinellen Lernens
Konrad Engel
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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik
Beschreibung
Dieses Buch behandelt die gangigsten 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, fur die die zugehorige Klasse bekannt ist. Eine Reduktion der Dimension sowie elementare und anspruchsvollere Methoden zur Ermittlung schnell berechenbarer Funktionen, mit denen man aus einem Punkt die zugehorige Klasse mit einer moglichst geringen Fehlerrate ableiten kann, werden hergeleitet und in einer einheitlichen Herangehensweise begrundet. Die recht elementaren Beweise werden im Wesentlichen mit Mitteln der Linearen Algebra gefuhrt, nur fur die neuronalen Netze wird etwas Analysis benotigt.Die Produktfamilie WissensExpress bietet Ihnen Lehr- und Lernbucher in kompakter Form. Die Bucher liefern schnell und verstandlich fundiertes Wissen.
