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In dieser Arbeit wird zum einen das ReinforcementLearning, eine Variante des Maschinellen Lernensvorgestellt und einige Verfahren zur Lösung einesReinforcement-Learning-Problems näher erläutert. Zumanderen werden Support Vector Machines, die zurKlassifikation und Approximation von Daten verwendetwerden können, erklärt. Zudem wird gezeigt, wie beideVerfahren kombiniert werden können. Neben einerBeschreibung der Ideen werden auch die mathematischenGrundlagen ausführlich behandelt. Die Arbeit richtetsich vor allem an Studenten der Informatik, aber auchan alle an diesem Teilgebiet der InformatikInteressierten.…mehr

Produktbeschreibung
In dieser Arbeit wird zum einen das ReinforcementLearning, eine Variante des Maschinellen Lernensvorgestellt und einige Verfahren zur Lösung einesReinforcement-Learning-Problems näher erläutert. Zumanderen werden Support Vector Machines, die zurKlassifikation und Approximation von Daten verwendetwerden können, erklärt. Zudem wird gezeigt, wie beideVerfahren kombiniert werden können. Neben einerBeschreibung der Ideen werden auch die mathematischenGrundlagen ausführlich behandelt. Die Arbeit richtetsich vor allem an Studenten der Informatik, aber auchan alle an diesem Teilgebiet der InformatikInteressierten.
Autorenporträt
Mulzer Florian§Florian Mulzer, Dipl.-Inf.: Informatikstudium mit NebenfachPhilosophie an der Universität Ulm