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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. Grundlagen des maschinellen Lernens

verfasst von : Silvio Andrae

Erschienen in: Ökonometrie und maschinelles Lernen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Abschnitt werden verschiedene Basistechniken des maschinellen Lernens vorgestellt. Sie beziehen sich auf das überwachte und unüberwachte Lernen sowie auf das Verstärkungslernen. Die Techniken kommen alle in abgestufter Form in den Wirtschaftswissenschaften zum Einsatz. Ein grundlegender Unterschied zwischen maschinellem Lernen und der Ökonometrie liegt in ihrer konzeptionellen Grundlage.

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Fußnoten
1
Vgl. Mitchell (1997).
 
2
Vgl. https://​illustrated-machine-learning.​github.​io/​. Die Website eröffnet mit Hilfe von prägnanten Illustrationen die konzeptionelle Welt des maschinellen Lernens.
 
3
Vgl. Murphy (2022).
 
4
Vgl. Athey und Imbens (2019).
 
5
Vgl. Athey und Imbens (2017).
 
6
Vgl. Mullainathan und Spiess (2017).
 
7
Vgl. Tuan et al. (2023).
 
8
Vgl. Atashbar und Shi (2022).
 
9
Vgl. Atashbar und Shi (2022).
 
10
Vgl. Atashbar und Shi (2022).
 
11
Vgl. Atashbar und Shi (2022).
 
Metadaten
Titel
Grundlagen des maschinellen Lernens
verfasst von
Silvio Andrae
Copyright-Jahr
2023
Buch
Ökonometrie und maschinelles Lernen

Print ISBN: 978-3-658-41361-3

Electronic ISBN: 978-3-658-41362-0

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-41362-0_2

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