04: Maschinelles Lernen 1 – Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18, 21.11.2017
Author
Editor
Participating institute
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
Description
- 0:00:00 Starten
- 0:05:22 Übersicht zur heutigen Vorlesung
- 0:07:04 Entscheidungsbaum zur Vorhersage von günstigen Wetterbedingungen für ,,Tennis spielen''
- 0:09:33 Entscheidungsbäume als Werkzeug zum Lernen aussagekräftiger Attribute für reale Sachverhalte
- 0:12:52 Lernen von EB: Klassische Verfahren zur Datenanalyse
- 0:15:06 Top Down Ansatz für das Erlernen von EBs
- 0:19:38 mID3: Top Down Generierung von EB
- 0:29:07 ID3: Auswahl des besten Testattributs?
- 0:29:34 Entropie I
- 0:31:42 Entropie II
- 0:32:49 Entropie III (zusätzliche Erklärung)
- 0:33:49 Informationsgewinn
- 0:36:43 Beispiel I
- 0:37:49 Beispiel II
- 0:38:36 Beispiel III
- 0:39:50 ID3: Suche im Hypothesenraum I
- 0:45:15 ID3: Suche im Hypothesenraum II
- 0:46:11 Allgemein: Präferenz-/ Restriktions-Bias
- 0:47:18 ID3: Induktiver Bias
- 0:49:06 Occam's Razor
- 0:49:58 ID3: Oversitting I
- 0:50:51 Beispiel
- 0:52:47 ID3: Oversitting II
- 0:53:58 ID3: Oversitting III
- 0:55:20 Vermeidung von Overfitting
- 0:56:57 Reduced Error Pruning I
- 0:57:55 Reduced Error Pruning II
- 0:58:34 Attribute mit vielen Werten
- 0:59:16 Kontinuierliche Attributwerte I
- 1:00:14 Kontinuierliche Attributwerte II
- 1:01:17 Unbekannte Attributwerte
- 1:02:27 Attribute mit Kosten
- 1:04:01 ID3: Window
- 1:05:57 ID3: Zusammenfassung
- 1:07:26 Einordnung
- 1:09:38 C4.5
- 1:11:30 C4.5: Rule Post-Pruning
- 1:12:27 Beispiel: Regeln
- 1:13:19 C4.5: Abschätzung der Güte der Regeln
- 1:13:34 Umwandlung in Regeln
- 1:14:12 Einordnung
- 1:14:43 ID5R
- 1:15:20 ID5R: Repräsentation der EB
- 1:16:24 ID5R: Beispiel
Duration (hh:mm:ss)
01:16:54
Series
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18
Published on
23.11.2017
Subject area
License
| Resolution | 1280 x 720 Pixel |
| Aspect ratio | 16:9 |
| Audio bitrate | 111108 bps |
| Audio channels | 2 |
| Audio Codec | aac |
| Audio Sample Rate | 48000 Hz |
| Total Bitrate | 851948 bps |
| Color Space | yuv420p |
| Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
| Media Type | video/mp4 |
| Duration | 4614 s |
| Filename | DIVA-2017-682_hd.mp4 |
| File Size | 4.096 byte |
| Frame Rate | 25 |
| Video Bitrate | 734740 bps |
| Video Codec | h264 |
Embed Code
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18
Episodes 1-13
of 13
