Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen heißt, Computer so zu programmieren, dass ein bestimmtes Leistungskriterium anhand von Beispieldaten und Erfahrungswerten aus der Vergangenheit optimiert wird. Das vorliegende Buch diskutiert diverse Methoden, die ihre Grundlagen in...
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Produktinformationen zu „Maschinelles Lernen “
Klappentext zu „Maschinelles Lernen “
Maschinelles Lernen heißt, Computer so zu programmieren, dass ein bestimmtes Leistungskriterium anhand von Beispieldaten und Erfahrungswerten aus der Vergangenheit optimiert wird. Das vorliegende Buch diskutiert diverse Methoden, die ihre Grundlagen in verschiedenen Themenfeldern haben: Statistik, Mustererkennung, neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Signalverarbeitung, Steuerung und Data Mining. In der Vergangenheit verfolgten Forscher verschiedene Wege mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Das Anliegen dieses Buches ist es, all diese unterschiedlichen Ansätze zu kombinieren, um eine allumfassende Behandlung der Probleme und ihrer vorgeschlagenen Lösungen zu geben.
Inhaltsverzeichnis zu „Maschinelles Lernen “
- Einführung - Überwachtes Lernen - Bayessche Entscheidungstheorie - Parametrische Methoden - Multivariante Methoden - Dimensionalitätsreduktion - Clustering - Nichtparametrische Methoden - Entscheidungsbäume - Lineare Diskriminanz - Mehrlagige Perzeptronen - Lokale Modelle - Hidden-Markov-Modelle - Bewertung und Vergleich von Klassifikatonsalgorithmen - Kombination multipler Lernender - Bestärkendes Lernen - Wahrscheinlichkeit
Autoren-Porträt von Ethem Alpaydin
Ethem Alpaydin ist Professor für Informatik an der Bogazici University in Istanbul.
Bibliographische Angaben
- Autor: Ethem Alpaydin
- 2008, 458 Seiten, mit Abbildungen, Maße: 17,1 x 23,8 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Übersetzer: Simone Linke
- Verlag: OLDENBOURG
- ISBN-10: 3486581147
- ISBN-13: 9783486581140
- Erscheinungsdatum: 21.04.2008
Rezension zu „Maschinelles Lernen “
"Das Buch ist sehr übersichtlich gegliedert und schließt vom Umfang her eine Lücke in der Fachliteratur, insbesondere was die mathematischen Methoden zum maschinellen Lernen betriffft." Prof. Dr.-Ing. K.-D. Morgeneier, Fachhochschule Jena "Der Stoff ist sehr aktuell, sehr viele Themen der Stochastik werden unter einem gemeinsamen Gesichtspunkt behandelt." Ernst Plöchinger, FH München
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