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Grundkurs K Nstliche Intelligenz

Author: Wolfgang Ertel
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3658135492
Size: 31.19 MB
Format: PDF
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Alle Teilgebiete der KI werden mit dieser Einführung kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen dargestellt. Hier schreibt jemand, der das Gebiet nicht nur bestens kennt, sondern auch in der Lehre engagiert und erfolgreich vertritt. Von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Expertensysteme oder lernfähige Roboter. Neben dem umfassenden Einblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik gewinnen Sie vertiefte Kenntnisse, z. B. hinsichtlich wichtiger Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Der Anwendungsbezug steht im Fokus der Darstellung. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie strukturierte Verweise auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium. Für die 3. Auflage ...

Grundkurs K Nstliche Intelligenz

Author: Wolfgang Ertel
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3834821578
Size: 72.40 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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Alle Teilgebiete der KI werden mit dieser Einführung kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen dargestellt. Hier schreibt jemand, der das Gebiet nicht nur bestens kennt, sondern auch in der Lehre engagiert und erfolgreich vertritt. Von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Expertensysteme oder lernfähige Roboter. Neben dem umfassenden Einblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik gewinnen Sie vertiefte Kenntnisse, z. B. hinsichtlich wichtiger Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Der Anwendungsbezug steht im Fokus der Darstellung. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie strukturierte Verweise auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium. Für die 3. Auflage ...

Grundkurs K Nstliche Intelligenz

Author: Wolfgang Ertel
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783834807830
Size: 42.17 MB
Format: PDF
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Alle Teilgebiete der KI werden mit dieser Einführung kompakt, leicht verständlich und anwendungsbezogen dargestellt. Hier schreibt jemand, der das Gebiet nicht nur bestens kennt, sondern auch in der Lehre engagiert und erfolgreich vertritt. Von der klassischen Logik über das Schließen mit Unsicherheit und maschinelles Lernen bis hin zu Anwendungen wie Expertensysteme oder lernfähige Roboter. Neben dem umfassenden Einblick in dieses faszinierende Teilgebiet der Informatik gewinnen Sie vertiefte Kenntnisse, z. B. hinsichtlich wichtiger Verfahren zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Der Anwendungsbezug steht im Fokus der Darstellung. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen sowie strukturierte Verweise auf Literatur und Ressourcen im Web ermöglichen ein effektives und kurzweiliges Selbststudium. Für die 2. Auflage wurden zum besseren Verständnis Erklärungen ergänzt, Beschreibungen verbessert und um Abbildungen vervollständigt sowie wichtige aktuelle Strömungen aus Forschung und Anwendungen skizziert.

The Elements Of Statistical Learning

Author: Trevor Hastie
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9780387848587
Size: 51.56 MB
Format: PDF, Kindle
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This book describes the important ideas in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of colour graphics. It is a valuable resource for statisticians and anyone interested in data mining in science or industry. The book's coverage is broad, from supervised learning (prediction) to unsupervised learning. The many topics include neural networks, support vector machines, classification trees and boosting---the first comprehensive treatment of this topic in any book. This major new edition features many topics not covered in the original, including graphical models, random forests, ensemble methods, least angle regression & path algorithms for the lasso, non-negative matrix factorisation, and spectral clustering. There is also a chapter on methods for "wide'' data (p bigger than n), including multiple testing and false discovery rates.

Wahrscheinlichkeitsrechnung Und Statistik

Author: Robert Hafner
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3709169445
Size: 44.63 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.

Statistical Inference For Ergodic Diffusion Processes

Author: Yu. A. Kutoyants
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9781852337599
Size: 73.22 MB
Format: PDF, ePub
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An elementary introduction to the field at the start of the book introduces a class of examples - both non-standard and classical - that reappear constantly throughout the book to illustrate the merits and demerits of the procedures as the investigation progresses. The statements of the problems are in the spirit of classical mathematical statistics, and special attention is paid to asymptotically efficient procedures."--Jacket.

Ensemble Machine Learning

Author: Cha Zhang
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1441993258
Size: 53.74 MB
Format: PDF, ePub
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It is common wisdom that gathering a variety of views and inputs improves the process of decision making, and, indeed, underpins a democratic society. Dubbed “ensemble learning” by researchers in computational intelligence and machine learning, it is known to improve a decision system’s robustness and accuracy. Now, fresh developments are allowing researchers to unleash the power of ensemble learning in an increasing range of real-world applications. Ensemble learning algorithms such as “boosting” and “random forest” facilitate solutions to key computational issues such as face recognition and are now being applied in areas as diverse as object tracking and bioinformatics. Responding to a shortage of literature dedicated to the topic, this volume offers comprehensive coverage of state-of-the-art ensemble learning techniques, including the random forest skeleton tracking algorithm in the Xbox Kinect sensor, which bypasses the need for game controllers. At once a solid theoretical study and a practical guide, the volume is a windfall for researchers and practitioners alike.

Data Mining Applications With R

Author: Yanchang Zhao
Publisher: Academic Press
ISBN: 0124115209
Size: 71.95 MB
Format: PDF
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Data Mining Applications with R is a great resource for researchers and professionals to understand the wide use of R, a free software environment for statistical computing and graphics, in solving different problems in industry. R is widely used in leveraging data mining techniques across many different industries, including government, finance, insurance, medicine, scientific research and more. This book presents 15 different real-world case studies illustrating various techniques in rapidly growing areas. It is an ideal companion for data mining researchers in academia and industry looking for ways to turn this versatile software into a powerful analytic tool. R code, Data and color figures for the book are provided at the RDataMining.com website. Helps data miners to learn to use R in their specific area of work and see how R can apply in different industries Presents various case studies in real-world applications, which will help readers to apply the techniques in their work Provides code examples and sample data for readers to easily learn the techniques by running the code by themselves

Statistik Workshop F R Programmierer

Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Size: 48.33 MB
Format: PDF, ePub
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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.