
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17, 08.11.2016, 01
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Participating institute
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
Description
- 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
Duration (hh:mm:ss)
00:55:51
Series
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17
Published on
15.11.2016
Subject area
License
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Video Codec | h264 |
Embed Code
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17
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