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9. Entscheidungsbäume
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Ethem Alpaydin
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Kapitel in diesem Buch
- Frontmatter I
- Inhaltsverzeichnis V
- Vorwort zur zweiten deutschen Auflage (dritte englische Auflage) XV
- Hinweise zur zweiten englischen Auflage XVII
- Vorwort zur ersten Auflage XIX
- Notationen XXI
- 1. Einführung 1
- 2. Überwachtes Lernen 23
- 3. Bayessche Entscheidungstheorie 51
- 4. Parametrische Methoden 69
- 5. Multivariate Methoden 97
- 6. Dimensionalitätsreduktion 119
- 7. Clusteranalyse 165
- 8. Nichtparametrische Methoden 189
- 9. Entscheidungsbäume 217
- 10. Lineare Diskriminanz 245
- 11. Mehrlagige Perzeptronen 275
- 12. Lokale Modelle 327
- 13. Kernel-Maschinen 361
- 14. Graphenmodelle 399
- 15. Hidden-Markov-Modelle 431
- 16. Bayessche Schätzung 461
- 17. Kombination mehrerer Lerner 505
- 18. Bestärkendes Lernen 535
- 19. Design und Analyse von Experimenten mit maschinellem Lernen 565
- Anhang 613
- Index 625
Kapitel in diesem Buch
- Frontmatter I
- Inhaltsverzeichnis V
- Vorwort zur zweiten deutschen Auflage (dritte englische Auflage) XV
- Hinweise zur zweiten englischen Auflage XVII
- Vorwort zur ersten Auflage XIX
- Notationen XXI
- 1. Einführung 1
- 2. Überwachtes Lernen 23
- 3. Bayessche Entscheidungstheorie 51
- 4. Parametrische Methoden 69
- 5. Multivariate Methoden 97
- 6. Dimensionalitätsreduktion 119
- 7. Clusteranalyse 165
- 8. Nichtparametrische Methoden 189
- 9. Entscheidungsbäume 217
- 10. Lineare Diskriminanz 245
- 11. Mehrlagige Perzeptronen 275
- 12. Lokale Modelle 327
- 13. Kernel-Maschinen 361
- 14. Graphenmodelle 399
- 15. Hidden-Markov-Modelle 431
- 16. Bayessche Schätzung 461
- 17. Kombination mehrerer Lerner 505
- 18. Bestärkendes Lernen 535
- 19. Design und Analyse von Experimenten mit maschinellem Lernen 565
- Anhang 613
- Index 625
