Machine Learning

An Algorithmic Perspective, Second Edition

Author: Stephen Marsland

Publisher: CRC Press

ISBN: 1498759785

Category: Computers

Page: 457

View: 3120

A Proven, Hands-On Approach for Students without a Strong Statistical Foundation Since the best-selling first edition was published, there have been several prominent developments in the field of machine learning, including the increasing work on the statistical interpretations of machine learning algorithms. Unfortunately, computer science students without a strong statistical background often find it hard to get started in this area. Remedying this deficiency, Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition helps students understand the algorithms of machine learning. It puts them on a path toward mastering the relevant mathematics and statistics as well as the necessary programming and experimentation. New to the Second Edition Two new chapters on deep belief networks and Gaussian processes Reorganization of the chapters to make a more natural flow of content Revision of the support vector machine material, including a simple implementation for experiments New material on random forests, the perceptron convergence theorem, accuracy methods, and conjugate gradient optimization for the multi-layer perceptron Additional discussions of the Kalman and particle filters Improved code, including better use of naming conventions in Python Suitable for both an introductory one-semester course and more advanced courses, the text strongly encourages students to practice with the code. Each chapter includes detailed examples along with further reading and problems. All of the code used to create the examples is available on the author’s website.

Grundzüge der Morphologie des Deutschen

Author: Hilke Elsen

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3110373637

Category: Language Arts & Disciplines

Page: 350

View: 6220

Dieses Lehrbuch zu Flexion und Wortbildung des Deutschen orientiert sich gezielt an den Studiengängen Bachelor und Master mit jeweils getrennten Kapiteln für Anfänger und Fortgeschrittene. Der Stoff ist in Module strukturiert, die den Band zusammen mit dem Glossar außerdem zu einem Nachschlagewerk zur Prüfungsvorbereitung machen. Das Buch stellt die etablierte Fachterminologie vor und behandelt morphologische Einheiten, formelle und semantische Strukturen und Verfahren der Analyse mit seltenen und unproduktiven Wortbildungsarten. Dabei findet auch die Fremdwortbildung Berücksichtigung sowie diachrone Entwicklungen und die Wortbildung der Präpositionen, Konjunktionen und Pronomen. Anhand von zahlreichen Beispielen werden die systematischen syntaktischen, semantischen, morphologischen und phonologischen Zusammenhänge deutlich, die im Verlaufe der Sprachentwicklung und beim Gebrauch der Wörter zum aktuellen Stand der Wortstrukturen führten. Problemorientierte Diskussionen, Musterlösungen, Übungsaufgaben sowie Literaturhinweise zur Vertiefung unterstützen ein selbständiges Bearbeiten des Stoffes. Daserfolgreiche Einführungswerk liegt nun in einer aktualisiertenNeuauflage vor.

A First Course in Machine Learning

Author: Simon Rogers,Mark Girolami

Publisher: CRC Press

ISBN: 1498738540

Category: Business & Economics

Page: 397

View: 2345

"A First Course in Machine Learning by Simon Rogers and Mark Girolami is the best introductory book for ML currently available. It combines rigor and precision with accessibility, starts from a detailed explanation of the basic foundations of Bayesian analysis in the simplest of settings, and goes all the way to the frontiers of the subject such as infinite mixture models, GPs, and MCMC." —Devdatt Dubhashi, Professor, Department of Computer Science and Engineering, Chalmers University, Sweden "This textbook manages to be easier to read than other comparable books in the subject while retaining all the rigorous treatment needed. The new chapters put it at the forefront of the field by covering topics that have become mainstream in machine learning over the last decade." —Daniel Barbara, George Mason University, Fairfax, Virginia, USA "The new edition of A First Course in Machine Learning by Rogers and Girolami is an excellent introduction to the use of statistical methods in machine learning. The book introduces concepts such as mathematical modeling, inference, and prediction, providing ‘just in time’ the essential background on linear algebra, calculus, and probability theory that the reader needs to understand these concepts." —Daniel Ortiz-Arroyo, Associate Professor, Aalborg University Esbjerg, Denmark "I was impressed by how closely the material aligns with the needs of an introductory course on machine learning, which is its greatest strength...Overall, this is a pragmatic and helpful book, which is well-aligned to the needs of an introductory course and one that I will be looking at for my own students in coming months." —David Clifton, University of Oxford, UK "The first edition of this book was already an excellent introductory text on machine learning for an advanced undergraduate or taught masters level course, or indeed for anybody who wants to learn about an interesting and important field of computer science. The additional chapters of advanced material on Gaussian process, MCMC and mixture modeling provide an ideal basis for practical projects, without disturbing the very clear and readable exposition of the basics contained in the first part of the book." —Gavin Cawley, Senior Lecturer, School of Computing Sciences, University of East Anglia, UK "This book could be used for junior/senior undergraduate students or first-year graduate students, as well as individuals who want to explore the field of machine learning...The book introduces not only the concepts but the underlying ideas on algorithm implementation from a critical thinking perspective." —Guangzhi Qu, Oakland University, Rochester, Michigan, USA

Statistical Reinforcement Learning

Modern Machine Learning Approaches

Author: Masashi Sugiyama

Publisher: CRC Press

ISBN: 1439856907

Category: Business & Economics

Page: 206

View: 9601

Reinforcement learning is a mathematical framework for developing computer agents that can learn an optimal behavior by relating generic reward signals with its past actions. With numerous successful applications in business intelligence, plant control, and gaming, the RL framework is ideal for decision making in unknown environments with large amounts of data. Supplying an up-to-date and accessible introduction to the field, Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine Learning Approaches presents fundamental concepts and practical algorithms of statistical reinforcement learning from the modern machine learning viewpoint. It covers various types of RL approaches, including model-based and model-free approaches, policy iteration, and policy search methods. Covers the range of reinforcement learning algorithms from a modern perspective Lays out the associated optimization problems for each reinforcement learning scenario covered Provides thought-provoking statistical treatment of reinforcement learning algorithms The book covers approaches recently introduced in the data mining and machine learning fields to provide a systematic bridge between RL and data mining/machine learning researchers. It presents state-of-the-art results, including dimensionality reduction in RL and risk-sensitive RL. Numerous illustrative examples are included to help readers understand the intuition and usefulness of reinforcement learning techniques. This book is an ideal resource for graduate-level students in computer science and applied statistics programs, as well as researchers and engineers in related fields.

Wayang kulit

Mythos und Provokation im indonesischen Schattentheater

Author: Iris Dittrich

Publisher: Peter Lang Gmbh, Internationaler Verlag Der Wissenschaften

ISBN: 9783631348758

Category: Shadow shows

Page: 195

View: 5482

Das javanische Schattentheater wayang kulit gilt als der Inbegriff javanischer Kunst und Ethik. Anhand einer historischen Analyse der wayang kulit Rezeptionsgeschichte kann jedoch gezeigt werden, dass der Stellenwert des wayang kulit als -klassische- Theaterform zum grossen Teil Produkt der in der Kolonialzeit entstandenen und von der kolonialen Elite weiterentwickelten Interpretationen ist. Wayang kulit wird in einen historischen und sozio-politischen Rahmen gestellt, um zu analysieren, wie die wissenschaftlichen Kategorien Europas das heutige Verstandnis vom wayang kulit gepragt und verandert haben."

Wasser hilft

Allergien - Asthma - Lupus ; ein Erfahrungsbuch

Author: F. Batmanghelidj

Publisher: N.A

ISBN: 9783932098819

Category:

Page: 182

View: 2800


Neuronale Netze selbst programmieren

Ein verständlicher Einstieg mit Python

Author: Tariq Rashid

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960101031

Category: Computers

Page: 232

View: 4411

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.

Atlas der bildgebenden Diagnostik bei Heimtieren

Vögel - Kleinsäuger - Reptilien

Author: Maria-Elisabeth Krautwald-Junghanns,Michael Pees,Sven Reese

Publisher: Schlütersche

ISBN: 3842680260

Category: Medical

Page: 464

View: 8792

Der vorliegende Atlas ist eine bislang einmalige Zusammenstellung aller bildgebenden Verfahren für die drei großen "Heimtierklassen" Vögel, Kleinsäuger und Reptilien. Für jede Kleintierpraxis liegt damit eine ideale Ergänzung zu der bisher verfügbaren Literatur der bildgebenden Diagnostik vor.

Ich könnte alles tun, wenn ich nur wüsste, was ich will

Author: Barbara Sher

Publisher: Deutscher Taschenbuch Verlag

ISBN: 3423431067

Category: Self-Help

Page: 384

View: 3086

Der Bestseller jetzt im Taschenbuch Ein erfülltes Leben haben wir, wenn wir das tun, was wir lieben. Doch was, wenn wir gar nicht wissen, was wir wirklich wollen? Barbara Sher gibt eine ebenso praktische wie erfrischende Anleitung, wie wir wieder Zugang zu unseren Wünschen und Träumen finden, sie in konkrete Ziele verwandeln und schließlich Schritt für Schritt verwirklichen können.

CEC ...

Author: N.A

Publisher: N.A

ISBN: N.A

Category: Evolutionary computation

Page: N.A

View: 2804