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Learning with Support Vector Machines
Support Vectors Machines haben sich im Bereich des maschinellen Lernens gut etabliert. Sie haben sich in der Praxis bewährt und werden inzwischen in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der Erkennung handgeschriebener Ziffern über die Identifizierung von Gesichtern und die Kategorisierung von Texten bis hin zu Bioinformatik und Datenbankmarketing.
In diesem Buch geben wir einen einführenden Überblick über dieses Thema. Wir beginnen mit einer einfachen Support Vector Machine für die binäre Klassifizierung, bevor wir uns mit der Mehrklassenklassifizierung und dem Lernen bei Rauschen beschäftigen. Wir zeigen, dass dieser Rahmen auf viele andere Szenarien ausgedehnt werden kann, wie z.
B. Vorhersage mit reellwertigen Ausgaben, Neuheitserkennung und die Handhabung komplexer Ausgabestrukturen wie Parse-Bäume.
Abschließend geben wir einen Überblick über die wichtigsten Arten von Kerneln, die in der Praxis verwendet werden, und darüber, wie man aus mehreren Arten von Eingabedaten lernen und Vorhersagen treffen kann. Inhaltsverzeichnis: Support-Vektor-Maschinen für die Klassifikation / Kernel-basierte Modelle / Lernen mit Kerneln.
| ISBN: | 9783031004247 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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