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Machine Learning

Author: Sergios Theodoridis
Publisher: Academic Press
ISBN: 0128017228
Size: 48.19 MB
Format: PDF, Kindle
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This tutorial text gives a unifying perspective on machine learning by covering both probabilistic and deterministic approaches -which are based on optimization techniques – together with the Bayesian inference approach, whose essence lies in the use of a hierarchy of probabilistic models. The book presents the major machine learning methods as they have been developed in different disciplines, such as statistics, statistical and adaptive signal processing and computer science. Focusing on the physical reasoning behind the mathematics, all the various methods and techniques are explained in depth, supported by examples and problems, giving an invaluable resource to the student and researcher for understanding and applying machine learning concepts. The book builds carefully from the basic classical methods to the most recent trends, with chapters written to be as self-contained as possible, making the text suitable for different courses: pattern recognition, statistical/adaptive signal processing, statistical/Bayesian learning, as well as short courses on sparse modeling, deep learning, and probabilistic graphical models. All major classical techniques: Mean/Least-Squares regression and filtering, Kalman filtering, stochastic approximation and online learning, Bayesian classification, decision trees, logistic regression and boosting methods. The latest trends: Sparsity, convex analysis and optimization, online distributed algorithms, learning in RKH spaces, Bayesian inference, graphical and hidden Markov models, particle filtering, deep learning, dictionary learning and latent variables modeling. Case studies - protein folding prediction, optical character recognition, text authorship identification, fMRI data analysis, change point detection, hyperspectral image unmixing, target localization, channel equalization and echo cancellation, show how the theory can be applied. MATLAB code for all the main algorithms are available on an accompanying website, enabling the reader to experiment with the code.

Integration Von Kologischen Lebenswegbewertungen In Fahrzeugentwicklungsprozesse

Author: Florian Broch
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3658182180
Size: 67.61 MB
Format: PDF, Kindle
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Florian Broch entwickelte ein Konzept, bei dem die lebenswegorientierte ökologische Produktbewertung in den Entwicklungsprozess eines Fahrzeugs integriert wird. Über alle Phasen der Entwicklung hinweg wird so eine effiziente und richtungssichere Bewertung und Verfolgung der Ökobilanz eines Fahrzeugs ermöglicht. Weiterhin bereitet der Autor die Ergebnisse der Ökobilanz zielgruppengerecht für eine Entscheidungsunterstützung in der Fahrzeugentwicklung auf. Zur Begegnung von Datenlücken in frühen Phasen der Entwicklung führt er unter anderem eine Prognose von Parameterwerten der Sachbilanz mit Methoden des Data Mining durch.

Digitale Bildverarbeitung

Author: Wilhelm Burger
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 354027653X
Size: 69.94 MB
Format: PDF, Kindle
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Die Autoren geben eine fundierte Einführung in die wichtigsten Methoden der digitalen Bildverarbeitung. Dabei steht die praktische Anwendbarkeit im Vordergrund, formale und mathematische Aspekte sind auf das Wesentliche reduziert, ohne dabei auf eine präzise und konsistente Vorgehensweise zu verzichten. Der Text eignet sich für technisch orientierte Studiengänge ab dem 3.Semester und basiert auf der mehrjährigen Lehrerfahrung der Autoren zu diesem Thema. Der Einsatz in der Lehre wird durch zahlreiche praktische Übungsaufgaben unterstützt. Das Buch eignet sich auch als detaillierte Referenz für Praktiker und Anwender gängiger Verfahren der digitalen Bildverarbeitung, z.B. in der Medizin, der Materialprüfung, der Robotik oder der Medientechnik. Softwareseitig basiert das Buch auf der in Java implementierten und frei verfügbaren Bildverarbeitungsumgebung ImageJ.

Neuronale Netze Selbst Programmieren

Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Size: 48.95 MB
Format: PDF
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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Statistik Workshop F R Programmierer

Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Size: 14.33 MB
Format: PDF, Mobi
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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Maschinelles Lernen

Author: Ethem Alpaydin
Publisher: De Gruyter Oldenbourg
ISBN: 9783486581140
Size: 66.83 MB
Format: PDF, Docs
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Maschinelles Lernen heißt, Computer so zu programmieren, dass ein bestimmtes Leistungskriterium anhand von Beispieldaten und Erfahrungswerten aus der Vergangenheit optimiert wird. Das vorliegende Buch diskutiert diverse Methoden, die ihre Grundlagen in verschiedenen Themenfeldern haben: Statistik, Mustererkennung, neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Signalverarbeitung, Steuerung und Data Mining. In der Vergangenheit verfolgten Forscher verschiedene Wege mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Das Anliegen dieses Buches ist es, all diese unterschiedlichen Ansätze zu kombinieren, um eine allumfassende Behandlung der Probleme und ihrer vorgeschlagenen Lösungen zu geben.