Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Weitere Verfahren des maschinellen Lernens

Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Weitere Verfahren des maschinellen Lernens

Obwohl wir uns schon einige Verfahren des maschinellen Lernens angesehen haben, ist die Liste natürlich nicht vollständig. So gibt es noch weitere, bisher nicht besprochene Verfahren, Abwandlungen bereits besprochener Verfahren oder auch kombinierende Verfahren. Auf diese soll hier nicht intensiver eingegangen werden, aber es ist sinnvoll, davon schon einmal gehört zu haben, um sie bei der eigenen Recherche einbeziehen zu können. Aber auch diese Liste zeigt nur einen Ausschnitt aller möglichen Verfahren.

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Herkunftsnachweis: "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Weitere Verfahren des maschinellen Lernens" von , lizenziert unter CC BY 4.0
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Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Dr. Katja Theune

AI, Artificial Intelligence, Boosting, C4.5 Algorithmus, Decision trees, Informatik, KI, ML, Multinomiale logistische Regression, Naive Bayes classifier, Naiver Bayes Klassifikator, Radius neighbours Verfahren, Recurrent neural networks, Rekurrente neuronale Netze, Stacking, Support Vector Machine, Technologie, eLearning, künstliche Intelligenz, machine Learning, maschinelles Lernen

Lernressource	Kurs, Text
Lizenz	CC BY 4.0
Zusätzliche Lizenzinformationen	Das Material ist Bestandteil vom KI-Campus Kurs "KI für Alle 2: Verstehen, Bewerten, Reflektieren". Gefördert durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.
Sprache	Deutsch

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