Kapitel 9. Komplexe Klassifikation: Kernel-Methoden und SVMs
In den vorigen Kapiteln wurden verschiedene Klassifizierer vorgestellt: Entscheidungsbäume, Bayes-Klassifizierer und neuronale Netze. Dieses Kapitel wird das Konzept der linearen Klassifizierer und Kernel-Methoden behandeln – als Vorspiel zu einem der komplexesten Klassifizierern, einem Bereich, in dem immer noch aktiv geforscht wird: den Support-Vektor-Maschinen (SVMs).
Die Datenmenge, die in einem Großteil dieses Kapitels verwendet wird, dreht sich darum, Personen auf einer Dating-Site zusammenzubringen. Können wir anhand der Informationen über zwei Personen voraussagen, ob sie gut zusammenpassen? Das ist ein interessantes Problem, da es viele Variablen gibt – sowohl numerische wie ...
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