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Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme

Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern
BuchKartoniert, Paperback
99 Seiten
Deutsch
Springererschienen am23.01.20191. Aufl. 2019
Sarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die großteils mit Schulmathematik zugänglich sind.mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR44,99
E-BookPDF1 - PDF WatermarkE-Book
EUR34,99

Produkt

KlappentextSarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die großteils mit Schulmathematik zugänglich sind.
Details
ISBN/GTIN978-3-658-25136-9
ProduktartBuch
EinbandartKartoniert, Paperback
Verlag
Erscheinungsjahr2019
Erscheinungsdatum23.01.2019
Auflage1. Aufl. 2019
Seiten99 Seiten
SpracheDeutsch
Gewicht170 g
IllustrationenXIII, 99 S. 1 Abb.
Artikel-Nr.46115992

Inhalt/Kritik

Inhaltsverzeichnis
Klassifizierung auf Basis maschineller Lernalgorithmen.- Mathematische Hintergründe zweier maschineller Lernmethoden.- Anwendung zweier maschineller Lernmethoden zur Bildklassifizierung.- Maschinelles Lernen in der mathematischen Modellierung mit Schülerinnen und Schülern.mehr

Autor

Nach erfolgreichem Abschluss ihres Masterstudiums promoviert Sarah Schönbrodt im Bereich der Entwicklung von authentischen Modellierungsaufgaben für Schülerinnen und Schüler an der RWTH Aachen. Sie ist zugleich in der Organisation und Gestaltung des Schülerlabors CAMMP für Mathematische Modellierung tätig.
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