Maschinelles Lernen – alle Grundlagen! Paul Wilmott ist für seine erhellende und unterhaltsame Darstellung angewandter Mathematik bekannt. Von der linearen Regression bis zu Neuronalen Netzwerken führt er Sie durch alle Verfahren, und zwar komplett Software-unabhängig. Der Vorteil dabei: Jeder Schritt ist schwarz auf weiß zu sehen, kein Framework kann etwas „verstecken“, es geht immer um die Sache selbst. Mit vielen Beispielen, Grafiken und Schritt-für-Schritt-Kästen. Für alle, die wirklich verstehen wollen, wie Maschinen lernen.
Aus dem Inhalt:
Lineare Regression
k-Nearest Neighbors
Naive Bayes-Klassifikatoren
k-Means-Algorithmus
Support Vector Machines
Logistische Regression
Selbstorganisierende Karten
Entscheidungsbäume
Reinforcement Learning
Neuronale Netze
Aktualisiert: 2022-01-13
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