Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft
Dissertationsschrift
Dieses Buch behandelt Verfahren zur Klassifikation. Es werden Methoden zur Clusteranalyse aus der multivariaten Statistik den Methoden Künstlicher Neuronaler Netze gegenübergestellt, welche die Kohonen-Lernregel verwenden. Anhand von Gütekriterien werden...
Leider schon ausverkauft
Buch (Kartoniert)
- Lastschrift, Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenlose Rücksendung
Produktdetails
Produktinformationen zu „Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft “
Klappentext zu „Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft “
Dieses Buch behandelt Verfahren zur Klassifikation. Es werden Methoden zur Clusteranalyse aus der multivariaten Statistik den Methoden Künstlicher Neuronaler Netze gegenübergestellt, welche die Kohonen-Lernregel verwenden. Anhand von Gütekriterien werden die Klassifikationsergebnisse beider Ansätze miteinander verglichen. Es wird ein Vorgehensmodell dargestellt, welches wichtige Entscheidungsprobleme für Klassifikationsaufgaben behandelt.
Inhaltsverzeichnis zu „Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft “
Aus dem Inhalt: Entscheidungsunterstützung durch Klassifikationsverfahren - Theoretische Grundlagen für die Verwendung von Daten - Theoretische Grundlagen zu Klassifikationsverfahren - Vergleich von Klassifikationsverfahren (Multivariate Statistik, Künstliche Neuronale Netze).
Autoren-Porträt von Helge Petersohn
Die Autorin: Dr. Helge Petersohn, geb. 1964. Studium der Betriebswirtschaft. Wissenschaftliche Mitarbeiterin bei Prof. Dr. Dieter Ehrenberg, Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Leipzig, 1996 Promotion im Fachgebiet Wirtschaftsinformatik. Zur Zeit ist die Autorin wissenschaftliche Assistentin am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Leipzig.
Bibliographische Angaben
- Autor: Helge Petersohn
- 1997, Neuausg., XXXI, 211 Seiten, 95 Abbildungen, Maße: 15,1 x 21,1 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Peter Lang
- ISBN-10: 3631309910
- ISBN-13: 9783631309919
- Erscheinungsdatum: 01.02.1997
Kommentar zu "Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft"
0 Gebrauchte Artikel zu „Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft“
| Zustand | Preis | Porto | Zahlung | Verkäufer | Rating |
|---|
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft".
Kommentar verfassen