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Produktbild: Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme

Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern

Aus der Reihe BestMasters

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Beschreibung

Sarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die grossteils...

Beschreibung

Sarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die grossteils mit Schulmathematik zugänglich sind. Schülerinnen und Schülern wird aufgrund der grossen Anwendungsbreite für verschiedene lebensnahe Fragestellungen ein verständlicher Zugang zu Problemlösestrategien des aktuell höchst relevanten maschinellen Lernens gegeben. Perspektiven für die methodisch-didaktische Gestaltung eines Workshops zur mathematischen Modellierung werden aufgezeigt.

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Erscheinungsdatum

04.01.2019

Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden
Seitenzahl

99 (Printausgabe)

Dateigröße

3987 KB

Sprache

Deutsch

EAN

9783658251376

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