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Paris-Kanellakis-Preis und Support Vector Machine

Shortcuts: Differenzen, Gemeinsamkeiten, Jaccard Ähnlichkeit Koeffizient, Referenzen.

Unterschied zwischen Paris-Kanellakis-Preis und Support Vector Machine

Paris-Kanellakis-Preis vs. Support Vector Machine

Der Paris Kanellakis Preis (Paris Kanellakis Theory and Practice Award) ist ein Informatikpreis der Association for Computing Machinery (ACM) für theoretische Errungenschaften, die eine bedeutende Auswirkung in der Praxis des Rechnens haben. Eine Support Vector Machine (SVM, die Übersetzung aus dem Englischen, „Stützvektormaschine“ oder Stützvektormethode, ist nicht gebräuchlich) dient als Klassifikator (vgl. Klassifizierung) und Regressor (vgl. Regressionsanalyse).

Ähnlichkeiten zwischen Paris-Kanellakis-Preis und Support Vector Machine

Paris-Kanellakis-Preis und Support Vector Machine haben 3 Dinge gemeinsam (in Unionpedia): Corinna Cortes, Maschinelles Lernen, Wladimir Naumowitsch Wapnik.

Corinna Cortes

Corinna Cortes (* 31. März 1961 in Dänemark) ist eine dänische Informatikerin, bekannt für Arbeiten zur Theorie von Support Vector Machines (SVM).

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Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern.

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Wladimir Naumowitsch Wapnik

Wladimir Naumowitsch Wapnik (in englischer Transkription Vladimir Naumovich Vapnik,, * 6. Dezember 1936) ist ein sowjetisch-amerikanischer Mathematiker und Hauptentwickler der Support Vector Machine (mit Alexei Jakowlewitsch Tscherwonenkis) sowie einer zugehörigen statistischen Lerntheorie (auch Vapnis-Chervonenkis-Theorie genannt).

Paris-Kanellakis-Preis und Wladimir Naumowitsch Wapnik · Support Vector Machine und Wladimir Naumowitsch Wapnik · Mehr sehen »

Die obige Liste beantwortet die folgenden Fragen

Vergleich zwischen Paris-Kanellakis-Preis und Support Vector Machine

Paris-Kanellakis-Preis verfügt über 83 Beziehungen, während Support Vector Machine hat 51. Als sie gemeinsam 3 haben, ist der Jaccard Index 2.24% = 3 / (83 + 51).

Referenzen

Dieser Artikel zeigt die Beziehung zwischen Paris-Kanellakis-Preis und Support Vector Machine. Um jeden Artikel, aus dem die Daten extrahiert ist abrufbar unter:

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