Description

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Das Ziel des berwachten maschinellen Lernens ist es, ein Modell zu erstellen, das evidenzbasierte Vorhersagen unter Ber cksichtigung von Unsicherheiten trifft. Ein berwachter Lernalgorithmus nimmt einen bekannten Satz von Eingabedaten und bekannte Reaktionen auf die Daten (Ausgabe) und trainiert ein Modell, um vern nftige Vorhersagen f r die Reaktion auf neue Daten zu erstellen. Beim berwachten Lernen werden Klassifizierungs- und Regressionsverfahren eingesetzt, um Vorhersagemodelle zu entwickeln. Dieses Buch entwickelt Techniken des maschinellen Lernens f r berwachtes Lernen und veranschaulicht sie mit vollst ndig gel sten Beispielen unter Verwendung geeigneter Software. Es werden die Sprache Python und ihre f r das maschinelle Lernen geeigneten Bibliotheken verwendet, insbesondere die Bibliothek Scikit Learn.