Fundamentals of Machine Learning: support vectors made easy: Support Vector Machines Made Easy - Softcover

Ernst, Prof. Dr. Floris; Schweikard, Prof. Achim

Softcover

ISBN 10: 3825252515 ISBN 13: 9783825252519

Verlag: UTB, 2019

Inhaltsangabe

Artificial intelligence will change our lives forever - both at work and in our private lives. But how exactly does machine learning work? Two professors from Lübeck explore this question. In their English textbook they teach the necessary basics for the use of Support Vector Machines, for example, by explaining linear programming, the Lagrange multiplier, kernels and the SMO algorithm. They also deal with neural networks, evolutionary algorithms and Bayesian networks. Definitions are highlighted in the book and tasks invite readers to actively participate. The textbook is aimed at students of computer science, engineering and natural sciences, especially in the fields of robotics, artificial intelligence and mathematics.

Über diesen Titel

Über die Autorinnen und Autoren

Prof. Dr. Floris Ernst lehrt KI (Künstliche Intelligenz) und Robotik an der Universität Lübeck.

Prof. Dr. Achim Schweikard lehrt KI (Künstliche Intelligenz) und Robotik an der Universität Lübeck.

Von der hinteren Coverseite

Künstliche Intelligenz wird unser Leben nachhaltig verändern – sowohl im Job als auch im Privaten. Doch wie funktioniert maschinelles Lernen eigentlich genau? Dieser Frage gehen zwei Lübecker Professoren in ihrem englischsprachigen Lehrbuch nach. Definitionen sind im Buch hervorgehoben und Aufgaben laden die LeserInnen zum Mitdenken ein. Das Lehrbuch richtet sich an Studierende der Informatik, Technik und Naturwissenschaften, insbesondere aus den Bereichen Robotik, Artificial Intelligence und Mathematik. Artificial intelligence will change our lives forever - both at work and in our private lives. But how exactly does machine learning work? Two professors from Lübeck explore this question. In their English textbook they teach the necessary basics for the use of Support Vector Machines, for example, by explaining linear programming, the Lagrange multiplier, kernels and the SMO algorithm. They also deal with neural networks, evolutionary algorithms and Bayesian networks. Definitions are highlighted in the book and tasks invite readers to actively participate. The textbook is aimed at students of computer science, engineering and natural sciences, especially in the fields of robotics, artificial intelligence and mathematics.

Details zur Ausgabe

• Verlag: UTB
• Erscheinungsdatum: 2019
• Sprache: Englisch
• ISBN 10: 3825252515
• ISBN 13: 9783825252519
• Einband: Taschenbuch
• Auflage: 1
• Anzahl der Seiten: 155
• Kontakt zum Hersteller: Narr Francke Attempto Verlag GmbH + Co. KG; info@narr.de; ; Dischingerweg 5; Tübingen; 72070; Deutschland