| 書(shū)目名稱(chēng) | Online Machine Learning |
| 副標(biāo)題 | Eine praxisorientier |
| 編輯 | Thomas Bartz-Beielstein,Eva Bartz |
| 視頻video | http://file.papertrans.cn/702/701549/701549.mp4 |
| 概述 | Zeigt die Vorteile von Online Machine Learning gegenüber Batch Machine Learning.Bietet Wissen und Einsch?tzungen von erfahrenen Experten.Mit Quelltext und Beispielen für die Anwendung in der Praxis |
| 圖書(shū)封面 |  |
| 描述 | .Dieses Buch beschreibt Theorie und Anwendungen aus dem Bereich des Online Maschine Learnings (OML), wobei der Fokus auf Verfahren des überwachten Lernens liegt. Es werden Verfahren zur Drifterkennung und -behandlung beschrieben. Verfahren zur nachtr?glichen Aktualisierung der Modelle sowie Methoden zur Modellbewertung werden dargestellt. Besondere Anforderungen aus der amtlichen Statistik (unbalancierte Daten, Interpretierbarkeit, etc.) werden berücksichtigt. Aktuelle und m?gliche Anwendungen werden aufgelistet. Ein überblick über die verfügbaren Software-Tools wird gegeben. Anhand von zwei Studien (“simulierten Anwendungen”) werden Vor- und Nachteile des OML-Einsatz in der Praxis experimentell analysiert...Das Buch eignet sich als Handbuch für Experten, Lehrbuch für Anf?nger und wissenschaftliche Publikation, da es den neuesten Stand der Forschung wiedergibt. Es kann auch als OML-Consulting dienen, indem Entscheider und Praktiker OML anpassen und für ihre Anwendung einsetzen, um abzuw?gen, ob die Vorteile die Kosten aufwiegen.. |
| 出版日期 | Book 20241st edition |
| 關(guān)鍵詞 | Python; OML; Data Science; Internet of Things; Datenstrom; Echtzeit; Machine Learning; IoT |
| 版次 | 1 |
| doi | https://doi.org/10.1007/978-3-658-42505-0 |
| isbn_ebook | 978-3-658-42505-0 |
| copyright | Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden Gmb |
|Archiver|手機(jī)版|小黑屋|
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( 京公網(wǎng)安備110108008328)
GMT+8, 2025-10-5 18:23
發(fā)表于 2025-3-21 17:30:25
