Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17, 13.12.2016, 05
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Participating institute
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
Description
- 0:00:00 Starten
- 0:00:10 Einführung: Entscheidungsbäume
- 0:08:26 Übersicht zur Vorlesung Entscheidungsbäume
- 0:10:37 Entscheidungsbaum für Beispiel ""Tennis spielen""
- 0:13:05 Entscheidungsbäume
- 0:15:06 Für welche Problemstellungen eignen sich EB
- 0:15:58 Lernen von EB: Verfahren
- 0:19:32 ID3: Top down Aufbau von EB
- 0:21:39 ID3: Auswahl des besten Testattributs?
- 0:22:28 Entropie
- 0:25:26 Informationsgewinn
- 0:27:18 Beispiele
- 0:30:13 ID3: Suche im Hypothesenraum 1
- 0:32:43 Allgemein: Präferenz- / Restriktions-Bias
- 0:33:33 ID3: Induktiver Bias
- 0:34:52 Occam's Razor
- 0:36:03 ID3: Overfitting
- 0:40:09 Vermeidung von Overfitting
- 0:41:48 X2-Test für stochastische Unabhängigkeit
- 0:42:32 Reduced Error Pruning
- 0:43:42 Attribute mit vielen Werten
- 0:44:52 Kontinuierliche Attributwerte
- 0:47:17 Unbekannte Attributwerte
- 0:48:08 Attribute mit Kosten
- 0:48:55 ID3: Window
- 0:50:15 ID3: Zusammenfassung
- 0:51:28 Einordnung
- 0:53:39 C4.5
- 0:56:02 Umwandlung in Regeln
- 0:56:21 Einordnung
- 0:56:52 ID5R:
- 0:57:35 ID5R: Repräsentation der EB
- 0:58:31 ID5R: Beispiel
- 1:00:14 ID5R: Baum Update Algorithmus
- 1:02:03 ID5R: Restruktrierung
- 1:02:28 ID5R: Weitere Beispiele
- 1:03:59 Einordnung
- 1:04:56 Random Forests
- 1:09:26 Random Decision Trees
- 1:10:41 Zusammenfassung
- 1:12:44 Demo-Applet
Duration (hh:mm:ss)
01:15:51
Series
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17
Published on
22.12.2016
Subject area
License
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| Aspect ratio | 16:9 |
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| Audio channels | 2 |
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| Audio Sample Rate | 48000 Hz |
| Total Bitrate | 799079 bps |
| Color Space | yuv420p |
| Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
| Media Type | video/mp4 |
| Duration | 4551 s |
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| File Size | 4.096 byte |
| Frame Rate | 25 |
| Video Bitrate | 702869 bps |
| Video Codec | h264 |
Embed Code
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17
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