Kooperativer Bibliotheksverbund

UID:

Format: XX, 702 Seiten : , Illustrationen, Diagramme.

Edition: 3., aktualisierte und erweiterte Auflage

ISBN: 978-3-11-074014-1

Series Statement: De Gruyter Studium

Uniform Title: Introduction to machine learning

Content: Maschinelles Lernen ist die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dieses Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik, Mustererkennung und kombiniert die unterschiedlichen Ansätze, um effiziente Lösungen zu finden. Diese Auflage bietet ein neues Kapitel über Deep Learning und erweitert die Inhalte über mehrlagige Perzeptrone und bestärkendes Lernen. Eine neue Sektion über erzeugende gegnerische Netzwerke ist ebenfalls dabei.

Note: "Autorisierte Übersetzung der 3. englischsprachigen Ausgabe, die bei The MIT Press, Massachusetts Institute of Technology, unter dem Titel: 'Introduction to Machine Learning' erschienen ist."

Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, EPUB ISBN 978-3-11-074027-1

Additional Edition: Erscheint auch als Online-Ausgabe, PDF ISBN 978-3-11-074019-6

Language: German

Subjects: Computer Science

Keywords: Maschinelles Lernen

URL: https://www.degruyter.com/isbn/9783110740141

URL: http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033096598&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA

URL: https://www.degruyter.com/isbn/9783110740141

URL: Inhaltsverzeichnis

Author information: Alpaydın, Ethem, 1966-,

UID:

Format: 1 Online-Ressource (XX, 702 Seiten).

Edition: 3., aktualisierte und erweiterte Auflage

ISBN: 978-3-11-074019-6 , 978-3-11-074027-1

Series Statement: De Gruyter Studium

Uniform Title: Introduction to Machine Learning

Note: In German

Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe ISBN 978-3-11-074014-1

Language: German

Subjects: Computer Science

Keywords: Maschinelles Lernen

DOI: 10.1515/9783110740196

URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)

URL: Volltext  (URL des Erstveröffentlichers)

Author information: Alpaydın, Ethem, 1966-,

Author information: Lippert, Karen.

UID:

Format: XX, 702 Seiten , Illustrationen , 24 cm x 17 cm, 1185 g

Edition: 3., aktualisierte und erweiterte Auflage

ISBN: 9783110740141 , 3110740141

Series Statement: Studium

Note: Erscheint auch als Online-Ausgabe 9783110740271 (ISBN) , Erscheint auch als Online-Ausgabe 9783110740196 (ISBN)

Language: German

Keywords: Maschinelles Lernen

URL: https://www.degruyter.com/isbn/9783110740141

Author information: Alpaydın, Ethem

UID:

Format: 1 online resource (722 pages)

Edition: 3rd ed.

ISBN: 3-11-074019-2

Series Statement: De Gruyter Studium

Content: Machine learning means artificially generating knowledge from experience. This book discusses methods from the fields of statistics and pattern recognition, and combines various approaches to find efficient solutions. This edition contains a new chapter about deep learning and provides additional information about multilayer perceptrons and reinforcement learning. There is also a new section on generative adversarial networks.

Content: Maschinelles Lernen ist die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dieses Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik, Mustererkennung und kombiniert die unterschiedlichen Ansätze, um effiziente Lösungen zu finden. Diese Auflage bietet ein neues Kapitel über Deep Learning und erweitert die Inhalte über mehrlagige Perzeptrone und bestärkendes Lernen. Eine neue Sektion über erzeugende gegnerische Netzwerke ist ebenfalls dabei.

Note: Frontmatter -- , Inhaltsverzeichnis -- , Vorwort -- , Notationen -- , 1 Einführung -- , 2 Überwachtes Lernen -- , 3 Bayessche Entscheidungstheorie -- , 4 Parametrische Methoden -- , 5 Multivariate Methoden -- , 6 Dimensionalitätsreduktion -- , 7 Clusteranalyse -- , 8 Nichtparametrische Methoden -- , 9 Entscheidungsbäume -- , 10 Lineare Diskriminanz -- , 11 Mehrlagige Perzeptronen -- , 12 Tiefes Lernen -- , 13 Lokale Modelle -- , 14 Kernel-Maschinen -- , 15 Graphenmodelle -- , 16 Hidden-Markov-Modelle -- , 17 Bayessche Schätzung -- , 18 Kombination mehrerer Lerner -- , 19 Bestärkendes Lernen -- , 20 Experimente mit maschinellem Lernen -- , A Wahrscheinlichkeit -- , B Lineare Algebra -- , C Optimierung -- , Index , Issued also in print.

Additional Edition: Print version: Alpaydin, Ethem Maschinelles Lernen Berlin/München/Boston : Walter de Gruyter GmbH,c2019

Language: German

DOI: 10.1515/9783110740196

UID:

Edition: 3

ISBN: 9783110740196 , 9783110740271

Series Statement: De Gruyter Studium

Content: " Maschinelles Lernen ist die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dieses Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik, Mustererkennung und kombiniert die unterschiedlichen Ansätze, um effiziente Lösungen zu finden. Diese Auflage bietet ein neues Kapitel über Deep Learning und erweitert die Inhalte über mehrlagige Perzeptrone und bestärkendes Lernen. Eine neue Sektion über erzeugende gegnerische Netzwerke ist ebenfalls dabei. "

Language: German

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URL: http://voebb.lib.overdrive.com/ContentDetails.htm?ID=70F7AEA9-CD5D-4867-9319-0E88A6C72CA1

UID:

Format: 1 online resource (XX, 702 p.)

Edition: 3., aktualisierte und erweiterte Auflage

ISBN: 9783110740196

Series Statement: De Gruyter Studium

Content: Machine learning means artificially generating knowledge from experience. This book discusses methods from the fields of statistics and pattern recognition, and combines various approaches to find efficient solutions. This edition contains a new chapter about deep learning and provides additional information about multilayer perceptrons and reinforcement learning. There is also a new section on generative adversarial networks.

Content: Maschinelles Lernen ist die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dieses Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik, Mustererkennung und kombiniert die unterschiedlichen Ansätze, um effiziente Lösungen zu finden. Diese Auflage bietet ein neues Kapitel über Deep Learning und erweitert die Inhalte über mehrlagige Perzeptrone und bestärkendes Lernen. Eine neue Sektion über erzeugende gegnerische Netzwerke ist ebenfalls dabei.

Note: Frontmatter -- , Inhaltsverzeichnis -- , Vorwort -- , Notationen -- , 1 Einführung -- , 2 Überwachtes Lernen -- , 3 Bayessche Entscheidungstheorie -- , 4 Parametrische Methoden -- , 5 Multivariate Methoden -- , 6 Dimensionalitätsreduktion -- , 7 Clusteranalyse -- , 8 Nichtparametrische Methoden -- , 9 Entscheidungsbäume -- , 10 Lineare Diskriminanz -- , 11 Mehrlagige Perzeptronen -- , 12 Tiefes Lernen -- , 13 Lokale Modelle -- , 14 Kernel-Maschinen -- , 15 Graphenmodelle -- , 16 Hidden-Markov-Modelle -- , 17 Bayessche Schätzung -- , 18 Kombination mehrerer Lerner -- , 19 Bestärkendes Lernen -- , 20 Experimente mit maschinellem Lernen -- , A Wahrscheinlichkeit -- , B Lineare Algebra -- , C Optimierung -- , Index , In German.

Additional Edition: ISBN 9783110740271

Additional Edition: ISBN 9783110740141

Language: German

DOI: 10.1515/9783110740196

URL: https://doi.org/10.1515/9783110740196

URL: https://www.degruyter.com/isbn/9783110740196

URL: https://doi.org/10.1515/9783110740196

URL: https://www.degruyter.com/isbn/9783110740196