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Konrad Engel

    Mathematische Grundlagen des überwachten maschinellen Lernens
    Sperner Theory
    • Sperner Theory

      • 432pages
      • 16 heures de lecture

      The book highlights innovative methods that emerge from combining combinatorial techniques with programming, linear algebra, and probability theory. It explores how these disciplines intersect to solve complex problems, offering insights into their practical applications and theoretical foundations. The fusion of these areas provides a robust framework for tackling challenges in various fields, making it a valuable resource for students and professionals interested in advanced mathematical and computational concepts.

      Sperner Theory
    • 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.

      Mathematische Grundlagen des überwachten maschinellen Lernens