Maschinelles Lernen

Machine learning refers to knowledge artificially generated from experience. This book discusses the methods used in statistics and pattern recognition. It draws from various approaches to find the most efficient solutions. This latest edition includes new chapters on kernel machines, graphical models, and Bayesian estimation.

• Kombiniert Statistik, Neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Signalverarbeitung, Data Mining, um die Problemfelder ganzheitlich anzugehen und Lösungswege finden.
• Neue Kapitel über über Kernel Machinen, Graphical Models, Baysian Estimation.

"Es ist gegenüber der vorigen Auflage wesentlich erweitert (Merkmalseinbettung, Laplace-Eigenmaps, nichtparametrische Bayessche Modelle ...) und gibt den aktuellen Stand eines sich rasch weiterentwickelnden Wissenschaftsgebietes gut wieder. Auch wurden jetzt zu den jedem Kapitel beigegebenen Übungsaufgaben Lösungsansätze hinzugefügt. Angesprochen werden vor allem Studierende der Informatik mit Vorkenntnissen. Schwerpunkte liegen u.a. beim überwachten Lernen, bei mehrlagigen Perzeptronen, Kernel-Maschinen, Graphenmodellen, Hidden-Markov-Modellen und Experimenten mit maschinellem Lernen. [...] Sehr hilfreich sind auch die Literaturhinweise am Ende eines jeden Kapitels."
Klaus Barckow in: ekz Bibliotheksservice ID 2019/26

"Das Buch ist sehr übersichtlich gegliedert und schließt vom Umfang her eine Lücke in der Fachliteratur, insbesondere was die mathematischen Methoden zum maschinellen Lernen betriffft."
Prof. Dr.-Ing. K.-D. Morgeneier, Fachhochschule Jena

"Der Stoff ist sehr aktuell, sehr viele Themen der Stochastik werden unter einem gemeinsamen Gesichtspunkt behandelt." Ernst Plöchinger, FH München