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Titlebook: Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme; Perspektiven für die Sarah Sch?nbrodt Book 2019 Der/die Herausgeber bzw. der/die Aut

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 16:38:40 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme
副標題Perspektiven für die
編輯Sarah Sch?nbrodt
視頻videohttp://file.papertrans.cn/626/625027/625027.mp4
概述Eine Studie aus der Mathematikdidaktik
叢書名稱BestMasters
圖書封面Titlebook: Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme; Perspektiven für die Sarah Sch?nbrodt Book 2019 Der/die Herausgeber bzw. der/die Aut
描述.Sarah Sch?nbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singul?rwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die gro?teils mit Schulmathematik zug?nglich sind. Schülerinnen und Schülern wird aufgrund der gro?en Anwendungsbreite für verschiedene lebensnahe Fragestellungen ein verst?ndlicher Zugang zu Probleml?sestrategien des aktuell h?chst relevanten maschinellen Lernens gegeben. Perspektiven für die methodisch-didaktische Gestaltung eines Workshops zur mathematischen Modellierung werden aufgezeigt..
出版日期Book 2019
關(guān)鍵詞Maschinelle Lernmethoden; Klassifizierungsprobleme; Singul?rwertzerlegung; Supervised Learning; Support
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-25137-6
isbn_softcover978-3-658-25136-9
isbn_ebook978-3-658-25137-6Series ISSN 2625-3577 Series E-ISSN 2625-3615
issn_series 2625-3577
copyrightDer/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden Gmb
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書目名稱Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme影響因子(影響力)




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 23:51:25 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 04:02:41 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 04:34:04 | 只看該作者
Ausblick,ert werden k?nnen - mit dem Ziel im Bereich der Bildklassifizierung h?here Klassifizierungserfolge zu erzielen. Im Rahmen dessen werden weiterführend sinnvolle und interessante Experimente aufgezeigt. Da diese Arbeit als Grundlage für die Entwicklung eines Lernmoduls zur Klassifizierung auf Basis ma
5#
發(fā)表于 2025-3-22 12:08:30 | 只看該作者
Anwendung in der Bildklassifzierung,ht, die Modelle mit Blick auf den Klassifizerungserfolg bestm?glich zu optimieren, sondern vielmehr, die dargelegten mathematischen Hintergründe anhand der Anwendung zu veranschaulichen und den Einfluss verschiedener Parameter auf die Effizienz beider Modelle zu untersuchen.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 13:39:39 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 17:23:53 | 只看該作者
Ausblick,schineller Lernmethoden dienen soll, wird anschlie?end ein Klassifizierungsproblem in den Blick genommen, das nicht aus dem Bereich der Bildklassifizierung stammt, welches jedoch für die mathematische Modellierung mit Schülern vielversprechend erscheint.
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:57:06 | 只看該作者
Book 2019en ein verst?ndlicher Zugang zu Probleml?sestrategien des aktuell h?chst relevanten maschinellen Lernens gegeben. Perspektiven für die methodisch-didaktische Gestaltung eines Workshops zur mathematischen Modellierung werden aufgezeigt..
9#
發(fā)表于 2025-3-23 03:24:18 | 只看該作者
2625-3577 ns gegeben. Perspektiven für die methodisch-didaktische Gestaltung eines Workshops zur mathematischen Modellierung werden aufgezeigt..978-3-658-25136-9978-3-658-25137-6Series ISSN 2625-3577 Series E-ISSN 2625-3615
10#
發(fā)表于 2025-3-23 06:53:05 | 只看該作者
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