Mathematik

Support Vector Machine – Einführung in die maschinellen Lernalgorithmen

SVM-Modell von Grund auf Support Vector Machine Einführung Ich denke, Sie haben sich inzwischen an lineare Regression und logistische Regressionsalgorithmen gewöhnt. Wenn nicht, schlage...
AI-United-Redaktion
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Aktivierungsfunktionen, ihre Arten und Verwendungsmöglichkeiten

Was versteht man unter Aktivierungsfunktionen, welche Arten von Aktivierungsfunktionen unterscheidet man und wie werden sie in einem neuronalen Netzwerkmodell verwendet? Aktivierungsfunktionen, ihre Arten und...
AI-United-Redaktion
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Entscheidungsbäume für maschinelles Lernen

Entscheidungsbäume Ein Baum hat im realen Leben viele Analogien und zeigt, dass er einen weiten Bereich des maschinellen Lernens beeinflusst hat, der sowohl die...
AI-United-Redaktion
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Das Verständnis von K-Means Clustering in Machine Learning

K-Means Clustering K-Means Clustering ist einer der einfachsten und beliebtesten unüberwachten Algorithmen für Machine Learning. Normalerweise ziehen unüberwachte Algorithmen aus Datensätzen nur aus Eingabevektoren,...
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Was ist der p-Wert?

Was ist der p-Wert? Jeder Datenwissenschaftler muss auf diese Frage gestoßen sein: Was ist der p-Wert und wie nutzen wir ihn in unserer statistischen...
AI-United-Redaktion
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Eine null-mathematische Einführung in die Monte-Carlo-Methoden der Markov-Kette

Monte-Carlo-Methoden der Markov-Kette Für viele von uns ist die Bayes’sche Statistik bestenfalls Voodoo-Magie oder im schlimmsten Fall völlig subjektiver Unsinn. Unter den Markenzeichen des...
AI-United-Redaktion
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Einführung in die Bayesian Networks

Einführung in die Bayesian Networks Bayes-Netzwerke sind eine Art probabilistisches grafisches Modell, das Bayes-Inferenz für Wahrscheinlichkeitsberechnungen verwendet. Bayes-Netzwerke zielen darauf ab, die bedingte Abhängigkeit...
AI-United-Redaktion
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Wahrscheinlichkeitskonzepte erklärt: Maximalwahrscheinlichkeitsschätzung

Wahrscheinlichkeitskonzepte Einführung In diesem Beitrag werde ich erklären, was die Methode mit der höchsten Wahrscheinlichkeit für die Parameterschätzung ist und sie an einem einfachen...
AI-United-Redaktion
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TensorFlow-Tutorial. Teil 1: Tensoren und Vektoren

TensorFlow-Tutorial. Teil 1 TensorFlow ist das ML-Framework von Google, das entwickelt wurde, um detaillierte Lernmodelle zu entwerfen, zu bauen und zu studieren. Deep Learning...
AI-United-Redaktion
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Einleitung “KI”

Einleitung “KI” Das Hauptziel dieses Beitrags besteht darin, Menschen, die KI erlernen möchten, eine Vorstellung von Theorie, Techniken und Anwendungen zu vermitteln. KI besteht...
AI-United-Redaktion
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