Mathematische Grundlagen des überwachten m...

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Beschreibung

Dieses Buch behandelt die gängigsten Methoden zur Klassifikation von digitalisierten Objekten. Jedem Objekt ist ein Punkt im Euklidischen Raum passender Dimension zugeordnet. Das Lernen basiert auf einer Menge von Punkten, für die die zugehörige Klasse bekannt ist. Eine Reduktion der Dimension sowie elementare und anspruchsvollere Methoden zur Ermittlung schnell berechenbarer Funktionen, mit denen man aus einem Punkt die zugehörige Klasse mit einer möglichst geringen Fehlerrate ableiten kann, werden hergeleitet und in einer einheitlichen Herangehensweise begründet. Die recht elementaren Beweise werden im Wesentlichen mit Mitteln der Linearen Algebra geführt, nur für die neuronalen Netze wird etwas Analysis benötigt.
Die Produktfamilie WissensExpress bietet Ihnen Lehr- und Lernbücher in kompakter Form. Die Bücher liefern schnell und verständlich fundiertes Wissen.

Über den Autor

Konrad Engel arbeitete von 1992 bis zu seinem Ruhestand im Jahr 2022 als Professor für Mathematische Optimierung an der Universität Rostock. Seine Forschungsschwerpunkte sind die Diskrete Mathematik und Kombinatorik sowie Anwendungen der Mathematischen Optimierung und Polyedertheorie in Medizin, Biologie und Physik.

Inhaltsverzeichnis

Einführung.- Hauptkomponentenanalyse.- Der Perzeptron-Lernalgorithmus.- Die Fisher-Diskriminante.- Support Vektor Maschinen.- Vorwärtsgerichtete neuronale Netze.

Details

Erscheinungsjahr:	2024
Genre:	Informatik , Mathematik , Medizin , Naturwissenschaften , Technik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Taschenbuch
Inhalt:	xi 81 S. 10 s/w Illustr. 10 farbige Illustr. 85 S. 20 Abb. 10 Abb. in Farbe.
ISBN-13:	9783662681336
ISBN-10:	3662681331
Sprache:	Deutsch
Herstellernummer:	89242087
Einband:	Kartoniert / Broschiert
Autor:	Engel, Konrad
Hersteller:	Springer Springer-Verlag GmbH
Verantwortliche Person für die EU:	Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Str. 46, D-65189 Wiesbaden, juergen.hartmann@springer.com
Maße:	235 x 155 x 6 mm
Von/Mit:	Konrad Engel
Erscheinungsdatum:	02.05.2024
Gewicht:	0,166 kg