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Döring, Ulrich: Buchhaltung und Jahresabschluss
Buchhaltung und Jahresabschluss , Mit Aufgaben, Lösungen und Klausurtraining , Bremsbacken > Bremsen & Bremsenteile , Auflage: neu bearbeitete Auflage, Erscheinungsjahr: 20250310, Titel der Reihe: ESVbasics##, Autoren: Döring, Ulrich~Buchholz, Rainer, Auflage: 25017, Auflage/Ausgabe: neu bearbeitete Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 476, Abbildungen: mit 244 Abbildungen, Keyword: Aufgabensammlung; Bachelor; Buchführung; Buchhaltung; Buchungstechnik; IFRS; Jahresabschluss; Multiple Choice-Aufgaben, Fachschema: Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Buchhaltung~Abschluss (Buchführung) / Jahresabschluss~Bilanz / Jahresabschluss~Jahresabschluss~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Rechnungswesen, Fachkategorie: Betriebswirtschaft und Management, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 210, Breite: 144, Höhe: 24, Gewicht: 610, Produktform: Kartoniert,
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VDM Support Vector Machine Learning
Das Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.
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Ähnliche Suchbegriffe für VDM-Support-Vector-Machine
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Inhaltsbasierte Bildsuche mit Support Vector Machine (SVM), Taschenbuch von Aniruddha Shelotkar, Verlag Unser Wissen, 978-620-5-09011-4Inhaltsbasierte Bildsuche Mit Support Vector Machine (svm), Taschenbuch Von Aniruddha Shelotkar, Verlag Unser Wissen, 978-620-5-09011-4, Seitenanzahl: 6039,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Mulzer Florian: Reinforcement Learning und Support Vector Ma, Taschenbuch von Florian Mulzer, VDM, 978-3-639-07855-8Mulzer Florian: Reinforcement Learning Und Support Vector Ma, Taschenbuch Von Florian Mulzer, Vdm, 978-3-639-07855-8, Seitenanzahl: 10849,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Support Vector Machines, Fachbücher von Ingo Steinwart, Andreas ChristmannDas Buch "Support Vector Machines" bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Entwicklungen von Support Vector Machines (SVMs), einem leistungsstarken Werkzeug für Modellierung und Vorhersage in verschiedenen Anwendungsbereichen. Die Autoren, Andreas Christmann und Ingo Steinwart, erläutern die grundlegenden Ideen hinter SVMs und beleuchten die neuesten Fortschritte sowie aktuelle Forschungsfragen in einem einheitlichen Stil. Die Erfolge von SVMs werden auf drei Hauptgründe zurückgeführt: ihre Fähigkeit, mit einer geringen Anzahl von Freiheitsgraden effektiv zu lernen, ihre Robustheit gegenüber Modellverletzungen und Ausreissern sowie ihre rechnerische Effizienz im Vergleich zu anderen Methoden. Das Buch reflektiert die Entwicklungen der letzten 15 Jahre, die durch die Arbeiten von Vapnik massgeblich geprägt wurden, und zeigt die zunehmende Relevanz von SVMs in den Bereichen Maschinenlernen, Statistik und Mathematik auf. Es wird angestrebt, den interdisziplinären Austausch zu fördern und die Leser zu inspirieren, sich intensiver mit diesem Thema auseinanderzusetzen.176,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Support Vector Machines for Pattern Classification, Fachbücher von Shigeo Abe
Das Buch "Support Vector Machines for Pattern Classification" von Shigeo Abe bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Support Vector Machines (SVMs) zur Musterklassifikation. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die Leistungsfähigkeit von SVMs in verschiedenen Klassifikations- und Regressionsaufgaben erlangen möchten. Der Autor behandelt sowohl die theoretischen Grundlagen als auch praktische Aspekte, einschliesslich einer rigorosen Leistungsbewertung von Klassifikatoren und Regressoren. Das Werk enthält zahlreiche Illustrationen und Beispiele, die die Konzepte veranschaulichen und die Anwendung der Methoden erleichtern. Darüber hinaus werden verschiedene Architekturen für die Multiklassenklassifikation und Funktionapproximation vorgestellt, ergänzt durch Evaluierungskriterien für die Leistung der Modelle.
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Rule Extraction from Support Vector Machines, Fachbücher von Joachim Diederich
Das Buch "Rule Extraction from Support Vector Machines" bietet eine umfassende Analyse der Methoden zur Regelextraktion aus Support Vector Machines (SVMs), einem der dynamischsten Forschungsgebiete im Bereich des maschinellen Lernens. SVMs haben sich in verschiedenen Anwendungen, wie der Text- und Bildklassifikation, als leistungsstark erwiesen. Dennoch bleibt die Erklärbarkeit der Entscheidungsprozesse eine Herausforderung, die die Akzeptanz in kritischen Bereichen wie der medizinischen Diagnostik und sicherheitsrelevanten Anwendungen einschränkt. Dieses Werk beleuchtet die Notwendigkeit, die Entscheidungsfindung von SVMs nachvollziehbar zu machen, und stellt verschiedene Ansätze vor, die von führenden Forschenden entwickelt wurden. Darüber hinaus werden erfolgreiche Anwendungen und zukünftige Forschungsrichtungen diskutiert. Das Buch richtet sich an Forscher, Studierende und Praktiker im Bereich Data Mining und Datenanalyse und ist sowohl als Referenzwerk als auch als Lehrmaterial von Bedeutung.
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Döring, Ulrich: Buchhaltung und JahresabschlussBuchhaltung und Jahresabschluss , Mit Aufgaben, Lösungen und Klausurtraining , Bremsbacken > Bremsen & Bremsenteile , Auflage: neu bearbeitete Auflage, Erscheinungsjahr: 20250310, Titel der Reihe: ESVbasics##, Autoren: Döring, Ulrich~Buchholz, Rainer, Auflage: 25017, Auflage/Ausgabe: neu bearbeitete Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 476, Abbildungen: mit 244 Abbildungen, Keyword: Aufgabensammlung; Bachelor; Buchführung; Buchhaltung; Buchungstechnik; IFRS; Jahresabschluss; Multiple Choice-Aufgaben, Fachschema: Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Buchhaltung~Abschluss (Buchführung) / Jahresabschluss~Bilanz / Jahresabschluss~Jahresabschluss~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Rechnungswesen, Fachkategorie: Betriebswirtschaft und Management, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 210, Breite: 144, Höhe: 24, Gewicht: 610, Produktform: Kartoniert,19,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.64,48 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Inhaltsbasierte Bildsuche mit Support Vector Machine (SVM), Taschenbuch von Aniruddha Shelotkar, Verlag Unser Wissen, 978-620-5-09011-4Inhaltsbasierte Bildsuche Mit Support Vector Machine (svm), Taschenbuch Von Aniruddha Shelotkar, Verlag Unser Wissen, 978-620-5-09011-4, Seitenanzahl: 6039,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Mulzer Florian: Reinforcement Learning und Support Vector Ma, Taschenbuch von Florian Mulzer, VDM, 978-3-639-07855-8Mulzer Florian: Reinforcement Learning Und Support Vector Ma, Taschenbuch Von Florian Mulzer, Vdm, 978-3-639-07855-8, Seitenanzahl: 10849,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Support Vector Machines, Fachbücher von Ingo Steinwart, Andreas ChristmannDas Buch "Support Vector Machines" bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Entwicklungen von Support Vector Machines (SVMs), einem leistungsstarken Werkzeug für Modellierung und Vorhersage in verschiedenen Anwendungsbereichen. Die Autoren, Andreas Christmann und Ingo Steinwart, erläutern die grundlegenden Ideen hinter SVMs und beleuchten die neuesten Fortschritte sowie aktuelle Forschungsfragen in einem einheitlichen Stil. Die Erfolge von SVMs werden auf drei Hauptgründe zurückgeführt: ihre Fähigkeit, mit einer geringen Anzahl von Freiheitsgraden effektiv zu lernen, ihre Robustheit gegenüber Modellverletzungen und Ausreissern sowie ihre rechnerische Effizienz im Vergleich zu anderen Methoden. Das Buch reflektiert die Entwicklungen der letzten 15 Jahre, die durch die Arbeiten von Vapnik massgeblich geprägt wurden, und zeigt die zunehmende Relevanz von SVMs in den Bereichen Maschinenlernen, Statistik und Mathematik auf. Es wird angestrebt, den interdisziplinären Austausch zu fördern und die Leser zu inspirieren, sich intensiver mit diesem Thema auseinanderzusetzen.176,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Support Vector Machines for Pattern Classification, Fachbücher von Shigeo AbeDas Buch "Support Vector Machines for Pattern Classification" von Shigeo Abe bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Support Vector Machines (SVMs) zur Musterklassifikation. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die Leistungsfähigkeit von SVMs in verschiedenen Klassifikations- und Regressionsaufgaben erlangen möchten. Der Autor behandelt sowohl die theoretischen Grundlagen als auch praktische Aspekte, einschliesslich einer rigorosen Leistungsbewertung von Klassifikatoren und Regressoren. Das Werk enthält zahlreiche Illustrationen und Beispiele, die die Konzepte veranschaulichen und die Anwendung der Methoden erleichtern. Darüber hinaus werden verschiedene Architekturen für die Multiklassenklassifikation und Funktionapproximation vorgestellt, ergänzt durch Evaluierungskriterien für die Leistung der Modelle.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Rule Extraction from Support Vector Machines, Fachbücher von Joachim DiederichDas Buch "Rule Extraction from Support Vector Machines" bietet eine umfassende Analyse der Methoden zur Regelextraktion aus Support Vector Machines (SVMs), einem der dynamischsten Forschungsgebiete im Bereich des maschinellen Lernens. SVMs haben sich in verschiedenen Anwendungen, wie der Text- und Bildklassifikation, als leistungsstark erwiesen. Dennoch bleibt die Erklärbarkeit der Entscheidungsprozesse eine Herausforderung, die die Akzeptanz in kritischen Bereichen wie der medizinischen Diagnostik und sicherheitsrelevanten Anwendungen einschränkt. Dieses Werk beleuchtet die Notwendigkeit, die Entscheidungsfindung von SVMs nachvollziehbar zu machen, und stellt verschiedene Ansätze vor, die von führenden Forschenden entwickelt wurden. Darüber hinaus werden erfolgreiche Anwendungen und zukünftige Forschungsrichtungen diskutiert. Das Buch richtet sich an Forscher, Studierende und Praktiker im Bereich Data Mining und Datenanalyse und ist sowohl als Referenzwerk als auch als Lehrmaterial von Bedeutung.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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