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VDM Support Vector Machine Learning
Das Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.
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Ähnliche Suchbegriffe für Machine Learning
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Machine Learning in Finance, Fachbücher von KARTAL, Musa GünDas Buch "Machine Learning in Finance" bietet eine umfassende Analyse der technischen Entwicklungen im Bereich der dezentralen Finanzen und beleuchtet die Rolle des maschinellen Lernens in aufstrebenden Volkswirtschaften. Angesichts des rasanten technologischen Fortschritts muss die Finanzbranche sich kontinuierlich anpassen, um mit der Vielfalt neuer Finanzprodukte und -dienstleistungen Schritt zu halten. Das Werk behandelt die Analyse komplexer Muster in grossen Datenmengen, auch bekannt als Big Data, und hebt die wesentlichen Merkmale wie Volumen, Vielfalt, Veracity, Wert und Geschwindigkeit hervor. Maschinelles Lernen hat sich als unverzichtbar für die Automatisierung von Prozessen, die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten und die Unterstützung fundierter Entscheidungen in Echtzeit erwiesen. Die Themen reichen von algorithmischem Handel über Risikomanagement bis hin zu Betrugserkennung und Kundenservice. Dieses Buch verbindet theoretische Konzepte mit praktischen Anwendungen und richtet sich an Fachleute, die ihre Fähigkeiten im Umgang mit diesen Methoden verbessern möchten. Es bietet wertvolle Einblicke für Theoretiker, Marktteilnehmer und politische Entscheidungsträger, indem es finanzielle Theorien und Praktiken im Kontext moderner Ansätze des maschinellen Lernens untersucht, insbesondere in aufstrebenden Märkten.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning Fundamentals, Fachbücher von Hui Jiang
Diese klare und kohärente Einführung in das überwachte maschinelle Lernen präsentiert die Kernkonzepte auf eine prägnante, logische und leicht verständliche Weise für Leser mit grundlegenden mathematischen Kenntnissen, aber ohne vorherige Erfahrung im maschinellen Lernen. Die Themen umfassen sowohl weit verbreitete traditionelle Methoden als auch die kürzlich populären Methoden des tiefen Lernens.
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