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World File Search System机器学习
机器学习
这些讲义是信息学和商业硕士学位课程的基础，以及应用科学大学Südwestfalen的Wirtschaftsingenieurwesen（工商管理和工程），校园Hagen。机器学习为术语是炒作。有很多好的文学作品，无休止的许多教科书 - 那么为什么要注意这些讲座？好吧，正是因为有很多好的文学和资源。设计本课程的主要问题之一是以一个学期可以涵盖的方式收集材料。另一个问题是将完全不同的学校和学科的许多方法带入统一的形式主义。后者听起来很简单 - 但事实并非如此。一个关于机器学习的一个学期课程只能提供对广阔领域的首次见解。尽管如此，从一开始就将这个主题传达给学生的目标是目前在商业和科学中至关重要的，并且在将来将变得越来越重要。首先，要实现这一目标，有一些理论要在一定程度上被教导。漫长而乏味的文献研究对于介绍而言无效；该理论应尽可能精确，简洁，但尽可能多地提出。为了提出材料，重点也被放在统一的形式上。魔鬼在这里的详细信息中，毕竟，在数据分析中常用的形式主义中，变量可能与时间序列分析中使用的形式主义完全不同。1因此，这些讲义！作为读者，最后判断它是否成功。
机器学习
2常见方法27 2.1假设空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.1参数和非参数假设空间。。。。。。。。。。。。。。。27 2.1.2线性案例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.3线性可分离性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.2风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.1损失功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.2真实和经验风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.3很好的预测因子好吗？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.4经验风险最小化和过度插入。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.3集合方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.3.1包装。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。32 2.3.1包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.29随机模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.3提升。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>33 div>
基于机器学习
背景：当前的独立车辆通过仅允许外部变量（底部，道路状况等等）来决定其驾驶系统。）不考虑车辆内部状态。目标：为了解决这个问题，本文提出了“驾驶决策策略（DDS），该策略（DDS）以AI为基础的驾驶汽车，该策略不仅通过分解外部变量，还分解了车辆的内部基础（可消耗条件，消耗条件，rpm rpm情况），从而决定了理想的音调车辆的理想系统。统计分析：DDS从pall中放下的车辆学习了可遗传的计算练习探测器信息，并决定了音调式车辆的理想驾驶程序。发现 /应用程序和改进：本文改变了DDS和MLP，进一步的RF神经系统模型授权DDS。在解剖中，DDS的误差率比车辆条目低约5，而DDS决定了RPM，速度，指导点和路径变化的变化比MLP快40，比RF快22。
机器学习
学习的计算研究可以追溯到人工智能的开始，并在整个1960年代和1970年代都报道了偶尔的结果。变化是在1970年代后期，当时越来越多的研究人员将注意力转移到了问题上。意识到该小组达到了临界质量，Jaime Carbonell，Ryszard Michalski和Tom Mitchell组织了第一个专门用于机器学习的研讨会。这是1980年7月在匹兹堡的卡内基 - 梅隆大学举行的，随后于1983年6月在伊利诺伊州的蒙蒂塞洛和1985年6月在宾夕法尼亚州的Skytop举行了其他研讨会。从这些会议中出现了三本编辑的卷，当时对该领域进行了调查。1986年，《 Macaine学习》杂志推向了媒体，为发展中的社区提供了研究结果的档案记录。
机器学习
单元 – 第一线性模型多层感知器 – 向前 – 向后：反向传播误差 – 实践中的多层感知器 – 使用 MLP 的示例 – 概述 – 推导反向传播 – 径向基函数和样条 – 概念 – RBF 网络 – 维数灾难 – 插值和基函数 – 支持向量机单元 – 第三树和概率模型用树学习 – 决策树 – 构建决策树 – 分类和回归树 – 集成学习 – 提升 – 装袋 – 组合分类器的不同方法 – 概率和学习 – 数据转化为概率 – 基本统计 – 高斯混合模型 – 最近邻方法 – 无监督学习 – K 均值算法 – 矢量量化 – 自组织特征映射。单元 – IV 降维和进化模型 降维 – 线性判别分析 – 主成分分析 – 因子分析 – 独立成分分析 – 局部线性嵌入 – Isomap – 最小二乘优化 – 进化学习 – 遗传算法 – 遗传后代：- 遗传算子 – 使用遗传算法 – 强化学习 – 概述 – 迷路示例 – 马尔可夫决策过程 单元 – V 图形模型 马尔可夫链蒙特卡罗方法 – 抽样 – 提案分布 – 马尔可夫链蒙特卡罗 – 图形模型 – 贝叶斯网络 – 马尔可夫随机场 – 隐马尔可夫模型 – 跟踪方法。
