Estatísticas e Técnicas de Aprendizagem de Máquina - Akinboro, Daniel
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Este livro explica a comparação entre Técnica Estatística e Técnica de Aprendizagem de Máquina, especificamente o Modelo de Regressão e o Modelo de Rede Neural de Função da Base Radial (RBFNN). Esta explicação envolve a teoria matemática e o princípio sobre o qual o modelo RBFNN foi desenvolvido e gerencia a crença geral de que as técnicas de Machine Learning são "Black Box", o que significa que a Matemática da Rede Neural não pode ser explicada. Portanto, este livro explica a Matemática das Funções da Base Radial, que depende da função Gaussiana. Algumas estimativas dos dois modelos foram…mehr

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Produktbeschreibung
Este livro explica a comparação entre Técnica Estatística e Técnica de Aprendizagem de Máquina, especificamente o Modelo de Regressão e o Modelo de Rede Neural de Função da Base Radial (RBFNN). Esta explicação envolve a teoria matemática e o princípio sobre o qual o modelo RBFNN foi desenvolvido e gerencia a crença geral de que as técnicas de Machine Learning são "Black Box", o que significa que a Matemática da Rede Neural não pode ser explicada. Portanto, este livro explica a Matemática das Funções da Base Radial, que depende da função Gaussiana. Algumas estimativas dos dois modelos foram comparadas e explicadas neste livro, como a Soma dos Quadrados de Erros, o Critério de Informação Bayesiano e a Importância Relativa de cada variável explicativa.
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.