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Machine Learning mit Python - Das Praxis-Handbuch für Data Sience, Predictive Analytics und Deep Learning by Sebastian Raschka

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Kapitel 2: Lernalgorithmen für die Klassifizierung trainieren

In diesem Kapitel werden wir einen der ersten in der Literatur beschriebenen Klassifizierungsalgorithmen 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 Klassifizierung und die effiziente Implementierung solch eines Algorithmus in Python zu verstehen. Dann werden wir die Grundlagen der Optimierung unter Verwendung adaptiver linearer Neuronen erörtern, die ihrerseits als Vorbereitung dazu dient, in Kapitel ...

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