Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17, 31.01.2017, 10
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Participating institute
Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Genre
Description
- 0:00:00 Starten
- 0:00:06 k-Nearest Neighbor
- 0:02:23 k-Nearest Neighbor: Konzeptlernen
- 0:07:48 Abstandsgewichteter k-NN Algorithmus
- 0:08:27 Bewertung des k-NN Algorithmus
- 0:09:50 Einordnung k-NN
- 0:10:52 CBR Motivation: Analogien
- 0:12:19 Analogien
- 0:14:31 Case-based Reasoning
- 0:15:49 Was ist ein Fall?
- 0:18:58 Ein Fall enthält...
- 0:19:57 CBR-Zyklus
- 0:23:41 Auffinden/Retrieve
- 0:24:37 Effizientes Auffinden von Fällen
- 0:26:15 Indizierung: Probleme
- 0:27:07 Auswahl der Indizes
- 0:27:51 CBR-Zyklus
- 0:30:04 Wiederverwenden / Reuse
- 0:32:19 Anpassen / Überarbeiten / Revise
- 0:33:35 Zurückbehalten / Retain
- 0:34:52 Beispiel 1: Clavier
- 0:36:33 Beispiel 2: SFB/TR 28 "" Kognitive Automobile""
- 0:45:11 CBR: Weitere Anwendungen
- 0:46:48 CBR: Vorteile
- 0:47:13 CBR: Probleme
- 0:47:51 Weiterführende Punkte zu CBR
- 0:47:57 Einordnung CBR
- 0:48:54 Neuronale Netze
- 0:51:13 Ein biologisches Vorbild
- 0:53:21 Vergleich zw. Gehirn und seriellem Rechner
- 0:54:45 ""Konnektionistische Verfahren""
- 0:59:54 Motivation - Problemstellungen
Duration (hh:mm:ss)
01:02:29
Series
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17
Published on
08.02.2017
Subject area
License
| Resolution | 1280 x 720 Pixel |
| Aspect ratio | 16:9 |
| Audio bitrate | 87893 bps |
| Audio channels | 2 |
| Audio Codec | aac |
| Audio Sample Rate | 48000 Hz |
| Total Bitrate | 893255 bps |
| Color Space | yuv420p |
| Container | mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 |
| Media Type | video/mp4 |
| Duration | 3749 s |
| Filename | DIVA-2017-92_hd.mp4 |
| File Size | 4.096 byte |
| Frame Rate | 25 |
| Video Bitrate | 799270 bps |
| Video Codec | h264 |
Embed Code
Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2016/17
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