Maschinelles Lernen aktualisierte und erweiterte 3. Auflage
- 10h 50m
- Ethem Alpaydin
- De Gruyter Inc
- 2022
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.
- Das Standardwerk über maschinelles Lernen
- Die neue Auflage mit neuen Sektionen über Deep Learning, mehrlagige Perzeptoren und Generative Adversarial Networks
- Mit neuen Appendizen über die Lineare Algebra und Optimisierung.
About the Author
Ethem Alpaydin, Özyegin University of Istanbul, Istanbul, Turkey.
In diesem Buch
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Vorwort
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Notationen
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Einführung
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Überwachtes Lernen
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Bayessche Entscheidungstheorie
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Parametrische Methoden
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Multivariate Methoden
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Dimensionalitätsreduktion
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Clusteranalyse
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Nichtparametrische Methoden
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Entscheidungsbäume
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Lineare Diskriminanz
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Mehrlagige Perzeptronen
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Tiefes Lernen
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Lokale Modelle
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Kernel-Maschinen
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Graphenmodelle
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Hidden-Markov-Modelle
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Bayessche Schätzung
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Kombination mehrerer Lerner
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Bestärkendes Lernen
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Design und Analyse von Experimenten mit maschinellem Lernen
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