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10: Maschinelles Lernen 1 – Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18, 16.01.2018

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Autor

Johann Marius Zöllner

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

0:00:00 Starten
0:02:05 Was ist Lernen nach Bayes?
0:05:57 Wahrscheinlichkeitstheorie
0:08:40 Theorem von Bayes (für ML)
0:21:06 Brute Force Lernen von MAP-Hypothesen
0:28:41 Lernen einer reell-wertigen Funktion
0:35:29 Optimales Bayes-Klassifikator
0:41:28 Naiver Bayes-Klassifikator
0:56:04 Klassifikation von Texten
1:04:26 Bayes'sche Netze
1:14:09 Der EM-Algorithmus

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:26:30

Serie

Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18

Publiziert am

18.01.2018

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung	1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis	16:9
Audiobitrate	128000 bps
Audio Kanäle	2
Audio Codec	aac
Audio Abtastrate	48000 Hz
Gesamtbitrate	934056 bps
Farbraum	yuv420p
Container	mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp	video/mp4
Dauer	5190 s
Dateiname	DIVA-2018-44_hd.mp4
Dateigröße	606.013.343 byte
Bildwiederholfrequenz	25
Videobitrate	799961 bps
Video Codec	h264

Embed-Code

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Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2017/18 Folgen 1-13 von 13