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Beschreibung
Die in diesem Bericht vorgestellte Arbeit fällt in den Rahmen des maschinellen Lernens, bei dem wir versuchen, ein nichtlineares System zu modellieren und die Parameter des betrachteten Modells online zu identifizieren. Dieses Modell wird in einem reproduzierenden Kernel-Hilbert-Raum (RKHS) entwickelt. Diese sogenannten Repräsentations- oder Black-Box-Modelle sind hinsichtlich ihrer Parameter linear. Sie hatten großen Erfolg bei der Identifizierung nichtlinearer Systeme mithilfe von Kernel-Methoden.
Statistisches Lernen für die Modellierung von Systemen in replizierenden Kern-Hilbert-Räumen
Details
| Verlag | Verlag Unser Wissen |
| Ersterscheinung | Oktober 2023 |
| Maße | 22 cm x 15 cm x 0.9 cm |
| Gewicht | 215 Gramm |
| Format | Softcover |
| ISBN-13 | 9786206575610 |
| Seiten | 132 |
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