Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17, 08.11.2016, 01

Autor

Darius Azarfar

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

01 |
0:00:00 Starten
0:00:10 Überblick
0:00:34 Warum unüberwachtes Lernen?
0:02:29 Unüberwachtes Lernen - Grundidee
0:03:52 Unüberwachtes Lernverfahren (Schwerpunkt Cluster)
0:05:30 k-means-Clustering (Lloyd, 1982)
0:06:43 k-means-Clustering Formal
0:07:59 k-means-Clustering Algorithmus
0:09:12 k-means-Clustering Beispiel
0:15:35 k-means-Clustering Bewertung 1
0:16:52 k-means-Clustering Bewertung 2
0:20:13 Fuzzy-k-means-Clustering 1
0:21:48 Fuzzy-k-means-Clustering 2
0:21:56 Einordnung k-means-Clustering
0:22:49 Hirachische Ballungsanalyse - Motivation
0:23:51 Hirachische Ballungsanalyse 1
0:24:57 Hirachische Ballungsanalyse 2
0:25:41 Agglomerative Hirachical Clustering
0:28:10 AHC-Distanz: Nearest Neighbour
0:29:45 AHC-Distanz: Farthest Neighbour
0:31:06 Bewertung AHC
0:32:30 Einordnung AHC
0:32:44 Klassische Ballung vs. Begriffliche Ballung
0:34:22 Bildung von Begriffshierachien
0:35:19 COBWEB - Grundprinzip 1
0:36:04 COBWEB - Grundprinzip 2
0:37:37 COBWEB - Grundprinzip 3
0:39:02 Beispiel für Kategorienbaum 1
0:39:39 Beispiel für Kategorienbaum 2
0:41:59 Der COBWEB-Algorithmus 1
0:43:03 Der COBWEB-Algorithmus 2
0:43:50 Verwendete Operatoren 1
0:44:40 Verwendete Operatoren 2
0:46:20 COBWEB: Beispiel 1
0:46:41 COBWEB: Beispiel 2
0:49:32 COBWEB: Beispiel 3
0:52:39 Einordnung COBWEB
0:53:11 Ausblick auf forgeschrittene Erweiterungen
0:54:45 Zusammenfassung

Laufzeit (hh:mm:ss)

00:55:51

Serie

Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17

Publiziert am

15.11.2016

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz