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Maschinelles Lernen I Grundverfahren

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By: Rebecca Roberts
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Decks in this class (14)

01 Einführung
Gangige definition maschinelles l...,
Inferenz,
Deduktiver schluss
20  cards
02 Induktives Lernen
Was ist induktion,
Was ist deduktion,
Definition induktive lernhypothese
14  cards
03 Lerntheorie
Definition lernmaschine,
Probleme beim lernen,
Lernen fehlerminimierung
12  cards
04 Neuronale Netze
Typische einsatzfelder kunstliche...,
Geometrische interpretations des ...,
Grenzen des perzeptron lernalgori...
18  cards
05 Convolutional Neural Networks
Lenet,
Datenfluss im netz,
Pooling layer
13  cards
06 SVM
Lineare support vektor methode,
Entscheidungsfuntkon eines hypere...,
Minimierung lagrange methode
8  cards
07 Reinforcement Learning
Mdp markovscher entscheidungsprozess,
Diskontierung,
Markov eigenschaft
13  cards
08 Entscheidungsbäume
Fur welche problemstellungen eign...,
Entropie,
Wahl des nachsten attributes
16  cards
09 Hidden Markov Model
Markov bedingung beschrankter hor...,
Zeitinvarianz,
Hidden markov modelle hmm
8  cards
10 Bayes
Lernen nach bayes,
Erfolgreiche lernverfahren nach b...,
Lernen nach bayes herausforderungen
14  cards
11 Instanzbasiertes Lernen
Instanzen basiertes lernen als la...,
Instanzenbasiertes lernen allgemein,
Intanzenbasiertes lernen beurteilung
15  cards
12 Sum Product Net
Arten von grafisch probabilistisc...,
Definition spn,
Eigenschaften und validitat von spn
8  cards
13 unüberwachtes Lernen
Unuberwachte lernverfahren,
K means clustering,
K means clustering bewertung
6  cards
Knowledge Discovery
Regression,
Classification,
Clustering
15  cards

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Maschinelles Lernen I Grundverfahren

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