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Este libro explica la comparación entre la técnica estadística y la técnica de aprendizaje automático, concretamente el modelo de regresión y el modelo de red neuronal de función de base radial (RBFNN). Esta explicación implica la teoría matemática y el principio sobre el que se desarrolló el modelo RBFNN y gestiona la creencia generalizada de que las técnicas de aprendizaje automático son una "caja negra", lo que significa que las matemáticas de la red neuronal no pueden explicarse. Por lo tanto, este libro explica las matemáticas de las funciones de base radial que dependen de la función…mehr

Produktbeschreibung
Este libro explica la comparación entre la técnica estadística y la técnica de aprendizaje automático, concretamente el modelo de regresión y el modelo de red neuronal de función de base radial (RBFNN). Esta explicación implica la teoría matemática y el principio sobre el que se desarrolló el modelo RBFNN y gestiona la creencia generalizada de que las técnicas de aprendizaje automático son una "caja negra", lo que significa que las matemáticas de la red neuronal no pueden explicarse. Por lo tanto, este libro explica las matemáticas de las funciones de base radial que dependen de la función gaussiana. En este libro se comparan y explican algunas estimaciones de los dos modelos, como la suma de cuadrados de los errores, el criterio de información bayesiano y la importancia relativa de cada variable explicativa.
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Autorenporträt
Ich bin Statistiker, Datenanalytiker, Programmierer, Unternehmensbewerter und Dozent für Höhere Mathematik, Statistik und Physik mit sechs Jahren Erfahrung. Ich habe einen B.Sc. (Hons) in Statistik, einen M.Sc. (Hons) in Statistik und studiere derzeit einen Master in Business Administration.