Floris Ernst, Achim Schweikard

Fundamentals of Machine Learning

Support Vector Machines Made Easy
Sofort lieferbar
24,99 € inkl. MwSt.
Künstliche Intelligenz wird unser Leben nachhaltig verändern – sowohl im Job als auch im Privaten. Doch wie funktioniert maschinelles Lernen eigentlich genau? Dieser Frage gehen zwei Lübecker Professoren in ihrem englischsprachigen Lehrbuch nach. Definitionen sind im Buch hervorgehoben und Aufgaben laden die LeserInnen zum Mitdenken ein.
Das Lehrbuch richtet sich an Studierende der Informatik, Technik und Naturwissenschaften, insbesondere aus den Bereichen Robotik, Artificial Intelligence und Mathematik.

Artificial intelligence will change our lives forever - both at work and in our private lives. But how exactly does machine learning work? Two professors from Lübeck explore this question. In their English textbook they teach the necessary basics for the use of Support Vector Machines, for example, by explaining linear programming, the Lagrange multiplier, kernels and the SMO algorithm. They also deal with neural networks, evolutionary algorithms and Bayesian networks.
Definitions are highlighted in the book and tasks invite readers to actively participate. The textbook is aimed at students of computer science, engineering and natural sciences, especially in the fields of robotics, artificial intelligence and mathematics.
eBook (ePDF)
Künstliche Intelligenz wird unser Leben nachhaltig verändern – sowohl im Job als auch im Privaten. Doch wie funktioniert maschinelles Lernen eigentlich genau? Dieser Frage gehen zwei Lübecker Professoren in ihrem englischsprachigen Lehrbuch nach. Definitionen sind im Buch hervorgehoben und Aufgaben laden die LeserInnen zum Mitdenken ein.
Das Lehrbuch richtet sich an Studierende der Informatik, Technik und Naturwissenschaften, insbesondere aus den Bereichen Robotik, Artificial Intelligence und Mathematik.

Artificial intelligence will change our lives forever - both at work and in our private lives. But how exactly does machine learning work? Two professors from Lübeck explore this question. In their English textbook they teach the necessary basics for the use of Support Vector Machines, for example, by explaining linear programming, the Lagrange multiplier, kernels and the SMO algorithm. They also deal with neural networks, evolutionary algorithms and Bayesian networks.
Definitions are highlighted in the book and tasks invite readers to actively participate. The textbook is aimed at students of computer science, engineering and natural sciences, especially in the fields of robotics, artificial intelligence and mathematics.

Inhalt:
Symbolic Classification and Nearest Neighbor Classification
Separating Planes and Linear Programming
Perceptrons
Separating Margins and Quadratic Programming
Dualization and Support Vectors
Lagrange Multipliers and Duality
Kernel Functions
The SMO Algorithm
Regression
Implementation and Applications
Neural Networks and Genetic Algorithms
Geometric Search Methods
Bayesian Regression
Bayesian Networks


Autor:inneninformation:
Prof. Dr. Floris Ernst und Prof. Dr. Achim Schweikard lehren KI (Künstliche Intelligenz) und Robotik an der Universität Lübeck.
Mehr Informationen
Ausgabenart eBook (ePDF)
ISBN 978-3-8385-5251-4
EAN 9783838552514
Bibliographie 1. Auflage
Seiten 154
Format eBook PDF
Höhe 266
Breite 196
Ausgabename 45251-2
Autor:in Floris Ernst, Achim Schweikard
Erscheinungsdatum 13.07.2020