Maschinelle Lernmethoden fur Klassifizierungsprobleme : Perspektiven fur die mathematische Modellierung mit Schulerinnen und Schulern
1. Aufl. 2019 ed.
Book Details
Format
Paperback / Softback
Book Series
BestMasters
ISBN-10
3658251360
ISBN-13
9783658251369
Edition
1. Aufl. 2019 ed.
Publisher
Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint
Springer Spektrum
Country of Manufacture
DE
Country of Publication
GB
Publication Date
Jan 23rd, 2019
Print length
99 Pages
Product Classification:
Applied mathematics
Ksh 6,850.00
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Quality
Fast
Sarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die großteils mit Schulmathematik zugänglich sind.
Sarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die großteils mit Schulmathematik zugänglich sind. Schülerinnen und Schülern wird aufgrund der großen Anwendungsbreite für verschiedene lebensnahe Fragestellungen ein verständlicher Zugang zu Problemlösestrategien des aktuell höchst relevanten maschinellen Lernens gegeben. Perspektiven für die methodisch-didaktische Gestaltung eines Workshops zur mathematischen Modellierung werden aufgezeigt.
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