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Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? : Dynamische Regelung inkrementeller Algorithmen unter dem Einfluss von Concept Drifts - Martin Constam
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Martin Constam:

Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? : Dynamische Regelung inkrementeller Algorithmen unter dem Einfluss von Concept Drifts - Taschenbuch

2011, ISBN: 3639340140

[EAN: 9783639340143], Neubuch, [PU: VDM Verlag Dr. Müller], nach der Bestellung gedruckt Neuware - Inkrementelle Lernalgorithmen ziehen die Information für den Aufbau eines Voraussagemode… Mehr…

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Constam, Martin:

Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? - Taschenbuch

2011, ISBN: 9783639340143

[ED: Softcover], [PU: VDM Verlag Dr. Müller], Inkrementelle Lernalgorithmen ziehen die Information für den Aufbau eines Voraussagemodells aus einem Datenstrom. Sie basieren auf der impliz… Mehr…

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Inkrementelle Lernalgorithmen ziehen die Information für den Aufbau eines Voraussagemodells aus einem Datenstrom. Sie basieren auf der impliziten Annahme, dass sich das den Daten zugrunde… Mehr…

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Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? - Taschenbuch

ISBN: 3639340140

Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells? ab 49 € als Taschenbuch: Dynamische Regelung inkrementeller Algorithmen unter dem Einfluss von Concept Drifts. Aus de… Mehr…

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Constam, Martin; Constam, Martin:
Maschinelles Lernen - Wie Reagiere Ich Auf Vererungen Des Modells?: Dynamische Regelung Inkrementeller Algorithmen Unter Dem Einfluss Von Concept Drifts - Taschenbuch

2011, ISBN: 9783639340143

Vdm Verlag Dr. M 2011. Paperback. New. German language., Vdm Verlag Dr. M, 2011, 6

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Details zum Buch
Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells?

Inkrementelle Lernalgorithmen ziehen die Information für den Aufbau eines Voraussagemodells aus einem Datenstrom. Sie basieren auf der impliziten Annahme, dass sich das den Daten zugrundeliegende Modell nicht ändert. Dies ist jedoch in vielen Anwendungen nicht gegeben, was als Concept Drift Verhalten bezeichnet wird. Dies hat zur Folge, dass das Voraussagemodell angepasst werden muss. Im vorliegenden Buch wird ein neuer Lösungsansatz für dieses Problems erarbeitet. Als Erstes werden synthetische Datensätze definiert, welche die Möglichkeit bieten, gezielt Concept Drifts zu simulieren. Anschliessend werden Benchmarks erstellt, welche die optimale Lösung für das Problem darstellen. Zusätzlich führen wir ein Entropiemass ein, welches Concept Drifts abbilden kann. Es wird untersucht, ob es eine Korrelation zwischen dem Entropiemass und dem Benchmark gibt. Abschliessend wird gezeigt, wie ein Algorithmus anhand dieser Korrelation dynamisch auf Concept Drifts reagieren kann.

Detailangaben zum Buch - Maschinelles Lernen - Wie reagiere ich auf Veränderungen des Modells?


EAN (ISBN-13): 9783639340143
ISBN (ISBN-10): 3639340140
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 20110314
Herausgeber: VDM Verlag Dr. Mueller e.K.
108 Seiten
Gewicht: 0,180 kg
Sprache: deu

Buch in der Datenbank seit 2011-09-19T15:27:06+02:00 (Vienna)
Detailseite zuletzt geändert am 2023-11-15T14:43:11+01:00 (Vienna)
ISBN/EAN: 3639340140

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-639-34014-0, 978-3-639-34014-3
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: martin
Titel des Buches: maschinelles lernen, algorithmen, lernen modell, einfluß wie, veränderungen der, ich


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