Machine Learning mit Python und Keras, TensorFlow 2 und Scikit-Learn

Kapitel 2: Lernalgorithmen für die Klassifikation trainieren

In diesem Kapitel werden wir einen der ersten in der Literatur beschriebenen Klassifikationsalgorithmen verwenden: das Perzeptron‌ und die damit einhergehenden adaptiven linearen Neuronen.‌ Zunächst werden wir Schritt für Schritt ein Perzeptron in Python implementieren und darauf trainieren, die verschiedenen Blumenarten in der Iris-Datensammlung zu klassifizieren. Das wird uns dabei helfen, das Konzept eines Lernalgorithmus zur Klassifikation und die effiziente Implementierung solch eines Algorithmus in Python zu verstehen.

Anschließend werden wir die Grundlagen der Optimierung unter Verwendung adaptiver linearer Neuronen erörtern, die ihrerseits als Vorbereitung dazu dient, in Kapitel 3 ...