Titlebook: Statistisches und maschinelles Lernen; Gängige Verfahren im Stefan Richter Textbook 2019 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Spr

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Allgemeines zu Klassifikationsproblemen,g der Eindeutigkeit der Bayes-Regel werden die Begriffe des Entscheidungsrands, der Entscheidungsregion und der Diskriminantenfunktion eingeführt, welche einen alternativen Zugang zur Ermittlung der Bayes-Regel liefern. Es werden dann mehrere Ansätze dargestellt, um Algorithmen in Klassifikationspro

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Nichtparametrische Methoden und der naive Bayes-Klassifizierer,tur ermöglicht sowohl deren Anwendungen auf Klassifikations- als auch Regressionsprobleme. Im ersten Teil des Kapitels wird die Struktur des zugehörigen Algorithmus formalisiert, so dass Bäume als Lösung von Optimierungsproblemen formuliert werden können. Eine theoretische Betrachtung am Beispiel so

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,Regressions- und Klassifikationsbäume; Bagging, Boosting und Random Forests,tur ermöglicht sowohl deren Anwendungen auf Klassifikations- als auch Regressionsprobleme. Im ersten Teil des Kapitels wird die Struktur des zugehörigen Algorithmus formalisiert, so dass Bäume als Lösung von Optimierungsproblemen formuliert werden können. Eine theoretische Betrachtung am Beispiel so

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Unsupervised Learning: Dimensionsreduktion,r vorgestellten Algorithmen ist, dass die wesentlichen Informationen der Trainingsdaten oft bereits in einem niedrigdimensionaleren Unterraum liegen und diese Unterräume identifiziert werden müssen. Hier werden zwei Verfahren (die Hauptkomponentenanalyse und das Spektrale Clustern) vorgestellt, welc

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Supervised Learning: Grundlagen,nte Algorithmen gegeben; einige Standardmethoden zur Ermittlung sowie die Untersuchung von deren Qualität in der Praxis werden am Ende des Kapitels besprochen. Der Stoff des Kapitels ist allgemein gehalten und enthält noch keine konkreten Modellannahmen und dazugehörigen Algorithmen.

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,Lineare Algorithmen für Regressionsprobleme,nte Algorithmen gegeben; einige Standardmethoden zur Ermittlung sowie die Untersuchung von deren Qualität in der Praxis werden am Ende des Kapitels besprochen. Der Stoff des Kapitels ist allgemein gehalten und enthält noch keine konkreten Modellannahmen und dazugehörigen Algorithmen.