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16 Hidden-Markov-Modelle
-
Ethem Alpaydin
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Chapters in this book
- Frontmatter I
- Inhaltsverzeichnis V
- Vorwort XV
- Notationen XIX
- 1 Einführung 1
- 2 Überwachtes Lernen 25
- 3 Bayessche Entscheidungstheorie 53
- 4 Parametrische Methoden 71
- 5 Multivariate Methoden 101
- 6 Dimensionalitätsreduktion 125
- 7 Clusteranalyse 173
- 8 Nichtparametrische Methoden 199
- 9 Entscheidungsbäume 227
- 10 Lineare Diskriminanz 255
- 11 Mehrlagige Perzeptronen 285
- 12 Tiefes Lernen 327
- 13 Lokale Modelle 375
- 14 Kernel-Maschinen 409
- 15 Graphenmodelle 447
- 16 Hidden-Markov-Modelle 479
- 17 Bayessche Schätzung 507
- 18 Kombination mehrerer Lerner 551
- 19 Bestärkendes Lernen 581
- 20 Experimente mit maschinellem Lernen 617
- A Wahrscheinlichkeit 663
- B Lineare Algebra 675
- C Optimierung 685
- Index 693
Chapters in this book
- Frontmatter I
- Inhaltsverzeichnis V
- Vorwort XV
- Notationen XIX
- 1 Einführung 1
- 2 Überwachtes Lernen 25
- 3 Bayessche Entscheidungstheorie 53
- 4 Parametrische Methoden 71
- 5 Multivariate Methoden 101
- 6 Dimensionalitätsreduktion 125
- 7 Clusteranalyse 173
- 8 Nichtparametrische Methoden 199
- 9 Entscheidungsbäume 227
- 10 Lineare Diskriminanz 255
- 11 Mehrlagige Perzeptronen 285
- 12 Tiefes Lernen 327
- 13 Lokale Modelle 375
- 14 Kernel-Maschinen 409
- 15 Graphenmodelle 447
- 16 Hidden-Markov-Modelle 479
- 17 Bayessche Schätzung 507
- 18 Kombination mehrerer Lerner 551
- 19 Bestärkendes Lernen 581
- 20 Experimente mit maschinellem Lernen 617
- A Wahrscheinlichkeit 663
- B Lineare Algebra 675
- C Optimierung 685
- Index 693
