Parametrische Methoden
Benny Botsch ()
Chapter Kapitel 5 in Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen, 2023, pp 61-102 from Springer
Abstract:
Zusammenfassung Maschinelle Lernverfahren können auf unterschiedliche Art und Weise unterteilt werden. In den Abschn. 1.2 bis 1.5 haben wir uns bereits mit einer Unterteilung von Lernverfahren beschäftigt. Diese Verfahren beschreiben, wie und vor allem welche Daten beim Lernvorgang zur Verfügung stehen. Eine weitere Unterteilung erfolgt in sogenannte parametrische und nichtparametrische Verfahren. Bei parametrischen Lernverfahren stehen vor dem Training die Anzahl der Parameter und die grundsätzliche Struktur fest. Bei nichtparametrischen Lernverfahren wird die Anzahl an Parametern erst zur Laufzeit des Trainings bestimmt. Wir beginnen zunächst mit den parametrischen Lernverfahren.
Date: 2023
References: Add references at CitEc
Citations:
There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:spr:sprchp:978-3-662-67277-8_5
Ordering information: This item can be ordered from
http://www.springer.com/9783662672778
DOI: 10.1007/978-3-662-67277-8_5
Access Statistics for this chapter
More chapters in Springer Books from Springer
Bibliographic data for series maintained by Sonal Shukla () and Springer Nature Abstracting and Indexing ().