Algorithmen des maschinellen Lernens verständlich erklärt
E-Book, Deutsch, 179 Seiten, eBook
ISBN: 978-3-662-56776-0
Verlag: Springer
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark
Der Fokus liegt – nach einer übergeordneten Einführung – auf Anwendungen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Vorhersage von Ergebnissen: In jedem Kapitel wird ein Algorithmus erläutert und mit einem leicht verständlichen, realen Anwendungsbeispiel verknüpft. Die Kombination aus intuitiven Erklärungen und zahlreichen Abbildungen ermöglicht dabei ein grundlegendes Verständnis, das ohne mathematische Formelsprache auskommt. Abschließend werden auch die Grenzen und Nachteile der betrachteten Algorithmen explizit aufgezeigt.
Zielgruppe
Popular/general
Weitere Infos & Material
Das Wichtigste in Kürze ….-
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-Means-Clustering.- Hauptkomponentenanalyse.- Assoziationsanalyse.- Soziale Netzwerkanalyse.- Regressionsanalyse.-
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-nächste Nachbarn und Ausreißererkennung.- Support-Vektor-Maschine.- Entscheidungsbaum.- Random Forests.- Neuronale Netze.- A/B-Tests und vielarmige Banditen.- Anhang.