Kapitel 22. Maschinelles Lernen

In diesem Kapitel werden Algorithmen des maschinellen Lernens behandelt, die in den vorangegangenen beiden Kapiteln noch nicht besprochen wurden. In Kapitel 20, und 21, Klassifikationsmodelle, habe ich Techniken zur Vorhersage und Klassifizierung für Fälle vorgestellt, in denen sich begründete Zusammenhänge herstellen und Modellannahmen formulieren lassen. In diesem Kapitel werde ich Methoden dafür vorstellen, Muster in Daten aufzuspüren, wenn überhaupt nicht klar ist, wonach man sucht.

Die Techniken in diesem Kapitel werden oft als Data-Mining bezeichnet, womit ein sehr einfacher Sachverhalt gemeint ist: mithilfe von Mustersuche Daten »fördern« (oder durchsieben). Leider ist der Begriff »Data-Mining« mittlerweile ...

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