Text

Regularized System Identification: Learning Dynamic Models from Data

---

Buku akses terbuka ini memberikan pembahasan yang komprehensif mengenai perkembangan terbaru dalam identifikasi berbasis kernel yang menarik bagi siapa pun yang terlibat dalam pembelajaran sistem dinamis dari data. Pembaca dituntun selangkah demi selangkah untuk memahami paradigma baru yang memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin tanpa melupakan prinsip-prinsip sistem-teoretis dari identifikasi kotak hitam. Perumusan ulang masalah identifikasi oleh para penulis berdasarkan teori regularisasi tidak hanya menawarkan wawasan baru tentang pertanyaan-pertanyaan klasik, tetapi juga membuka jalan menuju algoritme yang baru dan kuat untuk berbagai masalah linier dan nonlinier. Metode regresi seperti jaringan regularisasi dan mesin vektor pendukung merupakan dasar dari teknik-teknik yang memperluas masalah estimasi fungsi ke estimasi model dinamis. Banyak contoh, juga dari aplikasi dunia nyata, mengilustrasikan keunggulan komparatif pendekatan nonparametrik yang baru dibandingkan dengan metode kesalahan prediksi parametrik klasik. Tantangan yang dihadapinya berada di persimpangan beberapa disiplin ilmu sehingga Identifikasi Sistem Teratur akan menarik bagi berbagai peneliti dan praktisi di bidang sistem kontrol, pembelajaran mesin, statistik, dan ilmu data.

---

Availability

Detail Information

Series Title

Teknik Komunikasi dan Pengendalian

Call Number

629.8 PIL r

Publisher

Heidelberg, Jerman : Springer International Publishing., 2022

Collation

online resource ( XXIV, 377 Pages)

Language

English

ISBN/ISSN

978-3-030-95860-2

Classification

629.8

Content Type

text

Media Type

computer

Carrier Type

online resource

Edition

1

Subject(s)

Teknik Pengendali Otomatis

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

Gianluigi Pillonetto , Tianshi Chen , Alessandro Chiuso , Giuseppe De Nicolao , Lennart Ljung

Other Information

Cataloger

Kholif Basri

Source

https://link.springer.com/10.1007/978-3-030-95860-2

Validator

Erwin

Digital Object Identifier (DOI)

https://doi.org/10.1007/978-3-030-95860-2

Journal Volume

-

Journal Issue

-

Subtitle

-

Parallel Title

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment