Klassifikation mit Support Vektor Maschinen [German]

By Volker Baier

Diplomarbeit aus dem Jahr 1998 im Fachbereich Informatik - Theoretische Informatik, Note: 1,5, Universit t Ulm, Sprache: Deutsch, Abstract: Stellen Sie sich vor, Sie k nnten die Welt der Mustererkennung revolutionieren Diese tiefgreifende Analyse der Support Vektor Maschinen (SVM) er ffnet Ihnen die T r zu einer neuen Dimension des maschinellen Lernens. Von den fundamentalen Konzepten der Musterklassifikation, einschlie lich Bayes- und Maximum-Likelihood-Klassifikatoren, bis hin zu den komplexen neuronalen Netzen wie Perzeptron und Learning Vector Quantization (LVQ), f hrt Sie diese Arbeit durch das gesamte Spektrum der modernen Klassifikationsmethoden. Der Fokus liegt dabei auf der detaillierten Untersuchung der SVM, einer Methode, die durch ihre F higkeit, auch in hochdimensionalen R umen optimale Trennhyperebenen zu finden, besticht. Entdecken Sie, wie Kernelfunktionen es erm glichen, nicht-lineare Zusammenh nge zu erkennen und somit eine pr zisere Klassifikation zu erreichen. Ein besonderes Augenmerk gilt der quadratischen Optimierung, dem mathematischen Herzst ck der SVM, sowie den Strategien zur Multiklassen-Diskriminierung, die es erlauben, die SVM auf Probleme mit mehr als zwei Klassen anzuwenden. Die praktische Relevanz dieser Techniken wird anhand eines realen Datensatzes zur Ziffernerkennung demonstriert. Die angewandten Vorverarbeitungsschritte, wie z-Transformation und Principal Components Analysis (PCA), werden detailliert erl utert und ihre Auswirkungen auf die Klassifikationsleistung analysiert. Vergleiche mit anderen Methoden, wie der LVQ, runden die Analyse ab und verdeutlichen die St rken und Schw chen der SVM im Kontext verschiedener Anwendungen. Tauchen Sie ein in die Welt der Support Vektor Maschinen und entdecken Sie das Potential dieser leistungsstarken Methode f r Ihre eigenen Projekte im Bereich der Datenanalyse und Mustererkennung. Ob Ziffernerkennung, Bildverarbeitung oder andere anspruchsvolle Klassifikationsaufgaben - diese Arbeit lief

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3640674278
• ISBN13: 9783640674275
• Release Date: August 2010
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 86 Pages
• Weight: 0.27 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 5.8" x 8.3"