Maschinelles Lernen: Grundlagen und Algorithmen in Python
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| Veröffentlicht: |
München
Hanser
[2018]
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i| Einleitung........................................................ 9
Fl Maschinelles Lernen - Überblick und Abgrenzung.............. 13
2.1 Lernen, was bedeutetet das eigentlich?................................... 13
2.2 Künstliche Intelligenz, Data Mining und Knowledge Discovery in Databases.... 14
2.3 Strukturierte und unstrukturierte Daten in Big und Small................. 17
2.4 Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen....................... 20
2.5 Werkzeuge und Ressourcen................................................. 26
2.6 Anforderungen und Datenschutz im praktischen Einsatz..................... 27
9 Python, NumPy, SciPv und Matplotlib - in a nutshell................. 32
3.1 Installation mittels Anaconda und die Spyder-IDE........................ 32
3.2 Python Grundlagen....................................................... 35
3.3 Matrizen und Arrays in NumPy............................................ 43
3.4 Interpolation und Extrapolation von Funktionen mit SciPy................ 53
3.5 Daten aus Textdateien laden und speichern............................... 59
3.6 Visualisieren mit der Matplotlib........................................ 61
3.7 Performance-Probleme und Vektorisierung................................. 65
Q Statistische Grundiagen und Bayes-Klassifäkator................................ 68
4.1 Einige Grundbegriffe der Statistik...................................... 68
4.2 Satz von Bayes und Skalenniveaus........................................ 70
4.3 Bayes-Klassifikator, Verteilungen und Unabhängigkeit.................... 76
a Lineare Modelle und Lazy Learning............................ 88
5.1 Vektorräume, Metriken und Normen......................................... 88
5.2 Methode der kleinsten Quadrate zur Regression........................... 102
5.3 Der Fluch der Dimensionalität........................................... 109
5.4 k-Nearest-Neighbor-Algorithmus.......................................... 110
a Entscheidursgsbäume......................................117
6.1 Bäume als Datenstruktur............................................... 117
6.2 Klassifikationsbäume für nominale Merkmale mit dem ID3-Algorithmus.... 122
6.3 Klassifikations- und Regressionsbäume für quantitative Merkmale....... 135
6.4 Overfitting und Pruning............................................... 149
6.5 Random Forest......................................................... 154
Q Ein- und mehrschichtige Feedforward-Netze....................................161
7.1 Einlagiges Perzepton und Hebbsche Lernregel........................... 162
7.2 Multilayer Perceptron und Gradientenverfahren......................... 169
7.3 Auslegung, Lernsteuerung und Overfitting.............................. 189
[3 Deep Neural Networks mit Keras.........................210
8.1 Deep Multilayer Perceptron und Regularisierung.......................... 210
8.2 Ein Einstieg in Convolutional Neural Networks........................... 228
a Feature-Reduktion und -Auswahl..............................251
9.1 Allgemeine Aufbereitung von Daten.................................. 253
9.2 Featureauswahl..................................................... 261
9.3 Hauptkomponentenanalyse (PCA) ..................................... 271
9.4 Autoencoder mit Keras ............................................. 280
¡ülSupport Vector Machines..................................286
10.1 Optimale Separation.......................................................... 286
10.2 Soft-Margin für nicht-linear separierbare Klassen............................ 292
10.3 Kernel Ansätze............................................................... 293
10.4 SVM in scikit-learn.......................................................... 298
iilCIusterina-Verfahren..........................................304
11.1 k-Means und k-Means++................................................. 308
11.2 Fuzzy-C-Means......................................................... 313
11.3 Dichte-basierte Cluster-Analyse mit DB SCAN........................... 317
11.4 Hierarchische Clusteranalyse.......................................... 324
Bestärkendes Lernen.....................................331
12.1 Software-Agenten und ihre Umgebung................................. 331
12.2 Markow-Entscheidungsproblem........................................ 334
12.3 Q-Learning......................................................... 342
12.4 Der SARSA Algorithmus............................................... 349
12.5 Unvollständige Informationen und Softmax............................ 351
12.6 Q-Learning mittels Funktionsapproximation........................... 355
12.7 Ausblick auf Multi-Agenten- und hierarchische Szenarien............. 385
Literatur......................................................................395
Index..........................................................................401
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Inhaltsverzeichnis
THWS Würzburg Teilbibliothek SHL, Raum I.2.11
| Signatur: |
1340 ST 302 F924 |
|---|---|
| Exemplar 1 | nicht ausleihbar Verfügbar Bestellen |