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Kapitel XIII. Anwendung der Theorie der gleichmäßigen Konvergenz auf die Methoden der Kostenminimierung
-
W. N. Wapnik
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Chapters in this book
- Frontmatter I
- VORWORT DER HERAUSGEBER V
- VORWORT ZUR DEUTSCHEN AUSGABE VI
- VORWORT VII
- INHALTSVERZEICHNIS XI
-
TEIL 1 Elementare Theorie
- Kapitel I. Das Perzeptron 1
- Kapitel II. Das Problem der Belehrung von Erkennungssystemen 15
- Kapitel III. Belehrung durch Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen 25
- Kapitel IV. Iterative Belehrungsalgorithmen für Erkennungssysteme 42
- Kapitel V. Algorithmen zur Minimierung der empirischen Kosten 54
- Kapitel VI. Die Methode der geordneten Kostenminimierung 76
- Kapitel VII. Beispiele für die Anwendung lernabhängiger Erkennungsmethoden 109
- Kapitel VIII. Einige allgemeine Bemerkungen 122
-
TEIL 2 Statistische Grundlagen
- Kapitel IX. Die Konvergenz iterativer Algorithmen der Belehrung von Erkennungssystemen 127
- Kapitel X. Hinreichende Bedingungen für die gleichmäßige Konvergenz der Häufigkeiten gegen die Wahrscheinlichkeiten in einer Klasse von Ereignissen 143
- Kapitel XI. Notwendige und hinreichende Bedingungen für die gleichmäßige Konvergenz der Häufigkeiten gegen die Wahrscheinlichkeiten in einer Klasse von Ereignissen 174
- Kapitel XII. Schätzung der gleichmäßigen Abweichung der relativen Häufigkeiten von den Wahrscheinlichkeiten in einer Klasse von Ereignissen 196
- Kapitel XIII. Anwendung der Theorie der gleichmäßigen Konvergenz auf die Methoden der Kostenminimierung 203
-
TEIL 3 Methoden zur Konstruktion von Trennflächen
- Kapitel XIV. Die Konstruktion der Trennhyperebene (Methode des generalisierten Porträts) 215
- Kapitel XV. Lernabhängige Erkennungsalgorithmen zur Realisierung der Methode des generalisierten Porträts 259
- Kapitel XVI. Die Methode der konjugierten Richtungen 280
- Kapitel XVII. Eine Lernmethode zur Ermittlung der Klassenentscheidung für eine Menge vorgegebener Objektvektoren (Neue Ergebnisse der Autoren als Ergänzung zur deutschen Ausgabe) 298
- Kommentare 320
- Literaturverzeichnis 333
- Sachwortverzeichnis 339
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- VORWORT DER HERAUSGEBER V
- VORWORT ZUR DEUTSCHEN AUSGABE VI
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-
TEIL 1 Elementare Theorie
- Kapitel I. Das Perzeptron 1
- Kapitel II. Das Problem der Belehrung von Erkennungssystemen 15
- Kapitel III. Belehrung durch Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen 25
- Kapitel IV. Iterative Belehrungsalgorithmen für Erkennungssysteme 42
- Kapitel V. Algorithmen zur Minimierung der empirischen Kosten 54
- Kapitel VI. Die Methode der geordneten Kostenminimierung 76
- Kapitel VII. Beispiele für die Anwendung lernabhängiger Erkennungsmethoden 109
- Kapitel VIII. Einige allgemeine Bemerkungen 122
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TEIL 2 Statistische Grundlagen
- Kapitel IX. Die Konvergenz iterativer Algorithmen der Belehrung von Erkennungssystemen 127
- Kapitel X. Hinreichende Bedingungen für die gleichmäßige Konvergenz der Häufigkeiten gegen die Wahrscheinlichkeiten in einer Klasse von Ereignissen 143
- Kapitel XI. Notwendige und hinreichende Bedingungen für die gleichmäßige Konvergenz der Häufigkeiten gegen die Wahrscheinlichkeiten in einer Klasse von Ereignissen 174
- Kapitel XII. Schätzung der gleichmäßigen Abweichung der relativen Häufigkeiten von den Wahrscheinlichkeiten in einer Klasse von Ereignissen 196
- Kapitel XIII. Anwendung der Theorie der gleichmäßigen Konvergenz auf die Methoden der Kostenminimierung 203
-
TEIL 3 Methoden zur Konstruktion von Trennflächen
- Kapitel XIV. Die Konstruktion der Trennhyperebene (Methode des generalisierten Porträts) 215
- Kapitel XV. Lernabhängige Erkennungsalgorithmen zur Realisierung der Methode des generalisierten Porträts 259
- Kapitel XVI. Die Methode der konjugierten Richtungen 280
- Kapitel XVII. Eine Lernmethode zur Ermittlung der Klassenentscheidung für eine Menge vorgegebener Objektvektoren (Neue Ergebnisse der Autoren als Ergänzung zur deutschen Ausgabe) 298
- Kommentare 320
- Literaturverzeichnis 333
- Sachwortverzeichnis 339