Maschinelles Lernen
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Maschinelles Lernen

  1. 722 Seiten
  2. German
  3. ePUB (handyfreundlich)
  4. Über iOS und Android verfügbar
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Maschinelles Lernen

Über dieses Buch

Maschinelles Lernen ist die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dieses Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik, Mustererkennung und kombiniert die unterschiedlichen Ansätze, um effiziente Lösungen zu finden. Diese Auflage bietet ein neues Kapitel über Deep Learning und erweitert die Inhalte über mehrlagige Perzeptrone und bestärkendes Lernen. Eine neue Sektion über erzeugende gegnerische Netzwerke ist ebenfalls dabei.

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Inhaltsverzeichnis

  1. Title Page
  2. Copyright
  3. Contents
  4. Vorwort
  5. Notationen
  6. 1 Einführung
  7. 2 Überwachtes Lernen
  8. 3 Bayessche Entscheidungstheorie
  9. 4 Parametrische Methoden
  10. 5 Multivariate Methoden
  11. 6 Dimensionalitätsreduktion
  12. 7 Clusteranalyse
  13. 8 Nichtparametrische Methoden
  14. 9 Entscheidungsbäume
  15. 10 Lineare Diskriminanz
  16. 11 Mehrlagige Perzeptronen
  17. 12 Tiefes Lernen
  18. 13 Lokale Modelle
  19. 14 Kernel-Maschinen
  20. 15 Graphenmodelle
  21. 16 Hidden-Markov-Modelle
  22. 17 Bayessche Schätzung
  23. 18 Kombination mehrerer Lerner
  24. 19 Bestärkendes Lernen
  25. 20 Design und Analyse von Experimenten mit maschinellem Lernen
  26. A Wahrscheinlichkeit
  27. B Lineare Algebra
  28. C Optimierung
  29. Index