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Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme

Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern

Authors: Schönbrodt, Sarah

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  • Eine Studie aus der Mathematikdidaktik

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About this book

Sarah Schönbrodt gibt Einblick in die mathematischen Hintergründe der Support Vector Machine und einer auf der Singulärwertzerlegung basierenden Klassifizierungsmethode. Die Autorin stellt fest, dass sich hinter beiden Methoden elementar-mathematische und anschauliche Konzepte verbergen, die großteils mit Schulmathematik zugänglich sind. Schülerinnen und Schülern wird aufgrund der großen Anwendungsbreite für verschiedene lebensnahe Fragestellungen ein verständlicher Zugang zu Problemlösestrategien des aktuell höchst relevanten maschinellen Lernens gegeben. Perspektiven für die methodisch-didaktische Gestaltung eines Workshops zur mathematischen Modellierung werden aufgezeigt.

About the authors

Nach erfolgreichem Abschluss ihres Masterstudiums promoviert Sarah Schönbrodt im Bereich der Entwicklung von authentischen Modellierungsaufgaben für Schülerinnen und Schüler an der RWTH Aachen. Sie ist zugleich in der Organisation und Gestaltung des Schülerlabors CAMMP für Mathematische Modellierung tätig.

Table of contents (6 chapters)

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Bibliographic Information

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Book Title
Maschinelle Lernmethoden für Klassifizierungsprobleme
Book Subtitle
Perspektiven für die mathematische Modellierung mit Schülerinnen und Schülern
Authors
Series Title
BestMasters
Copyright
2019
Publisher
Springer Spektrum
Copyright Holder
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature
eBook ISBN
978-3-658-25137-6
DOI
10.1007/978-3-658-25137-6
Softcover ISBN
978-3-658-25136-9
Series ISSN
2625-3577
Edition Number
1
Number of Pages
XIII, 99
Number of Illustrations
1 b/w illustrations
Topics