| 書(shū)目名稱 | Mathematische Grundlagen des überwachten maschinellen Lernens | | 副標(biāo)題 | Optimierungstheoreti | | 編輯 | Konrad Engel | | 視頻video | http://file.papertrans.cn/628/627546/627546.mp4 | | 概述 | Das Buch kann für eine Vorlesung für Studierende der Mathematik und Informatik genutzt werden.Eine mathematische Darstellung der wichtigsten Methoden des überwachten maschinellen Lernens.Die Beweise s | | 圖書(shū)封面 |  | | 描述 | .Dieses?Buch?behandelt die g?ngigsten 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 zugeh?rige 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?rige Klasse mit einer m?glichst 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 ben?tigt..Die Produktfamilie .WissensExpress. bietet Ihnen Lehr- und Lernbücher in kompakter Form. Die Bücher liefern schnell und verst?ndlich fundiertes Wissen.. | | 出版日期 | Textbook 2024 | | 關(guān)鍵詞 | Support Vektor Maschinen; Perzeptron-Lernalgorithmus; Fisher-Diskriminante; Hauptkomponentenanalyse; vor | | 版次 | 1 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-662-68134-3 | | isbn_softcover | 978-3-662-68133-6 | | isbn_ebook | 978-3-662-68134-3 | | copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer-Verlag GmbH, DE, ein Tei |
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GMT+8, 2025-10-24 02:21
發(fā)表于 2025-3-21 17:48:41
