Einige Grundbegriffe des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen hat die Aufgabe, fur den Nutzer relevante Zusammenhange aus Daten zu rekonstruieren. In diesem Kapitel wird ein einfaches lineares Modell, das logistischen Regressionsmodell, formuliert, welches fur beliebige Eingaben die zugehorige Ausgabe prognostiziert. Ziel ist es, die Relationen zwischen den vorhandenen Eingabe- und Ausgabegrosen in den Daten automatisch aufzufinden. Hierzu wird eine grose Anzahl numerischer Parameterwerte von einem simplen Optimierungsverfahren derart Schritt fur Schritt abgeandert, das sich die vorhergesagten Ausgaben sukzessive an die korrekten Ausgaben annahern. Das Kapitel beschreibt das notwendige Vorgehen in allen Einzelheiten, aber mit einem Minium an mathematischen Formeln. Die komplexeren Modelle der nachfolgenden Kapitel werden nach genau dem gleichen Schema erstellt und verwenden das untersuchte lineare Modell als einen universellen Baustein.