Maschinelles Lernen Pinnacle

Dieses Buch ber maschinelles Lernen richtet sich an Studierende und Forscher. Es behandelt aktuelle Themen und liefert theoretische Grundlagen, konzeptionelle Werkzeuge und praktische Anwendungen. Es stellt innovative theoretische Werkzeuge und Konzepte vor und behandelt komplexe Probleme und aktuelle Forschungsbereiche. Das Buch behandelt fortgeschrittene Techniken des berwachten, un berwachten und best rkenden Lernens mit praktischen Beispielen zur Verdeutlichung. Jedes Kapitel baut auf grundlegendem Wissen auf, beginnend mit den Kernprinzipien in Kapitel 1 und einem umfassenden berblick ber Daten und Statistiken in Kapitel 2. Die Kapitel 3 und 4 untersuchen Algorithmen und Anwendungen des berwachten und un berwachten Lernens. Kapitel 5 f hrt in das best rkende Lernen ein, Kapitel 6 konzentriert sich auf die Modellbewertung und -auswahl und Kapitel 7 untersucht Hyperparameter-Tuning und Modellauswahlstrategien. Kapitel 8 behandelt fortgeschrittene Techniken des berwachten Lernens wie Ensemblemethoden und selbst berwachtes Lernen. Das Buch zielt darauf ab, den Lesern ein gr ndliches Verst ndnis des maschinellen Lernens zu vermitteln, setzt grundlegende Kenntnisse in Statistik, Wahrscheinlichkeit und Algorithmenanalyse voraus und betont Beweise und theoretische Grundlagen.