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Das Ziel des uberwachten maschinellen Lernens ist es, ein Modell zu erstellen, das evidenzbasierte Vorhersagen unter Berucksichtigung von Unsicherheiten trifft. Ein uberwachter Lernalgorithmus nimmt einen bekannten Satz von Eingabedaten und bekannte Reaktionen auf die Daten (Ausgabe) und trainiert ein Modell, um vernunftige Vorhersagen fur die Reaktion auf neue Daten zu erstellen. Beim uberwachten Lernen werden Klassifizierungs- und Regressionsverfahren eingesetzt, um Vorhersagemodelle zu entwickeln. Dieses Buch entwickelt Techniken des maschinellen Lernens fur uberwachtes Lernen und veranschaulicht sie mit vollstandig geloesten Beispielen unter Verwendung geeigneter Software. Es werden die Sprache Python und ihre fur das maschinelle Lernen geeigneten Bibliotheken verwendet, insbesondere die Bibliothek Scikit Learn.

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9798356185229

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