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Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen rechnergestützte Methoden, um Informationen direkt aus Daten zu extrahieren. Maschinelles Lernen verwendet zwei Arten von Techniken: überwachtes Lernen, bei dem ein Modell mit bekannten Eingabe- und Ausgabedaten trainiert wird, damit es zukünftige Ergebnisse vorhersagen kann, und unüberwachtes Lernen, bei dem versteckte Muster oder intrinsische Strukturen in den Eingabedaten gefunden werden. Die meisten Techniken des überwachten Lernens werden in diesem Buch aus methodischer und praktischer Sicht mit Anwendungen durch die Python-Software entwickelt. Die folgenden Techniken werden ausführlich behandelt: Nearest Neighbor (kNN), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Ensemble-Methoden, Bagging, Boosting, Voting, Stacking, Blending, Random Forest, neuronale Netzwerke, mehrschichtiges Perzeptron, radiale Basisnetzwerke, Hopfield-Netzwerke, LSTM-Netzwerke, rekurrente Netzwerke (RNN), GRU-Netzwerke und neuronale Netzwerke zur Zeitreihenvorhersage.
PhD. Mathematician, Economist and Government Statistician. Professor at the Complutense University of Madrid in the Department of Statistics and Data Science. Author of more than 100 books and articles on Mathematics, Statistics, Economics, and Computer Science.
