Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods (Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications and conTrol Series) - Hardcover

Inhaltsangabe

Ein interdisziplinärer Rahmen für Lernmethoden, die Statistiken, neuronale Netze und Fuzzy-Logik abdecken. Dieses Buch bietet eine einheitliche Behandlung der Prinzipien und Methoden zum Lernen von Abhängigkeiten aus Daten. Es schafft einen allgemeinen konzeptionellen Rahmen, in dem verschiedene Lernmethoden aus Statistik, neuronalen Netzen und Fuzzy-Logik angewendet werden können - was zeigt, dass einige grundlegende Prinzipien den meisten neuen Methoden zugrunde liegen, die heute in Statistik, Ingenieurwesen und Informatik vorgeschlagen werden. Komplett mit über hundert Illustrationen, Fallstudien und Beispielen, Learning from Data:
* Bezieht die statistische Formulierung mit den neuesten Methoden, die in künstlichen neuronalen Netzwerken, Fuzzy-Systemen und Wavelets verwendet werden
* Verfügt über konsistente Terminologie, Kapitelzusammenfassungen und praktische Forschungstipps
* Betont den konzeptionellen Rahmen, der von der Statistischen Lerntheorie (VC-Theorie) bereitgestellt wird und nicht auf ihre häufig praktizierten mathematischen Aspekte
* Bietet eine detaillierte Beschreibung der neuen Lernmethodik namens Support Vector Machines (SVM)
Dieser unschätzbare Text/Referenz eignet sich sowohl für Anfänger als auch fortgeschrittene Studenten in Ingenieurwesen, Informatik und Statistik. Es ist auch unverzichtbar für Forscher und Praktiker in diesen Bereichen, die die Prinzipien und Methoden zum Lernen von Abhängigkeiten aus Daten verstehen müssen.

Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.