Angewandtes maschinelles Lernen

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Originaltitel:

Applied Machine Learning

Inhalt des Buches:

1. Lernen zu klassifizieren.

- 2. SVMs und Zufallsforste. - 3.

ein wenig Lerntheorie.

- 4. hochdimensionale Daten.

- 5. Hauptkomponentenanalyse. - 6.

Niederrangige Approximationen. - 7. Kanonische Korrelationsanalyse.

- 8. Clustering.

- 9. Clustering mit Wahrscheinlichkeitsmodellen. - 10.

Regression.

- 11. Regression: Auswahl und Verwaltung von Modellen. - 12.

Verstärkung. - 13. Versteckte Markov-Modelle.

- 14. Sequenzmodelle diskriminativ lernen. - 15.

Mittelwertfeld-Inferenz. - 16. Einfache neuronale Netze.

- 17. Einfache Bild-Klassifizierer. - 18.

Klassifizierung von Bildern und Erkennung von Objekten. - 19. Kleine Codes für große Signale.

- Index.

Weitere Daten des Buches:

• ISBN: 9783030181161
• Autor: David Forsyth
• Verlag: Springer Nature
• Einband: Taschenbuch