Klassifikation von Mustern

4.8. UNÜBERWACHTES LERNEN (VA.1.2.3, 13.04.2004) 433
immer wieder rein heuristische Trainingsalgorithmen gibt, die offenbar erfahrungsgemäß die
gewünschte Leistung erbringen. Er braucht nicht hinreichend zu sein, weil die zu einem Konvergenzbeweis
erforderlichen Voraussetzungen – z. B. N → ∞, statistisch unabhängige Stichprobenelemente,
bekannte parametrische Familie von Verteilungsdichten, bekannte Familie von
Trennfunktionen, usw. – in einem praktischen Problem stets nur approximierbar sind. Wie sich
die näherungsweise Einhaltung von Voraussetzungen auswirkt, ist theoretisch nicht überschaubar.
Es gibt zu den meisten Lernalgorithmen veröffentlichte experimentelle Ergebnisse; danach
konvergiert jeder der angegebenen Algorithmen, und insbesondere der EM–Algorithmus hat
sich als überaus leistungsfähig erwiesen.