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06: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2018/19, 04.12.2018

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Autor

Johann Marius Zöllner, Rüdiger Dillmann

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

  • 0:00:00 Start
  • 0:09:34 Entscheidungsbäume
  • 0:13:15 Entscheidungsbeispiel für ,,Tennis spielen""
  • 0:17:00 Für welche Probleme eignen sich EB?
  • 0:18:59 Lernen von EB
  • 0:21:26 ID3: Top down Aufbau von EB
  • 0:28:10 Auswahl des besten Testattributs?
  • 0:30:00 Entropie
  • 0:33:26 Informationsgewinn
  • 0:35:12 Beispiel: Tennis spielen
  • 0:42:12 Suche im Hypothesenraum
  • 0:46:15 Induktiver Bias
  • 0:47:05 Occam's Razor
  • 0:48:16 Overfitting
  • 0:53:11 Vermeidung von Overfitting
  • 0:54:58 Reduced Error Pruning
  • 0:56:37 Attributen mit vielen Werten
  • 0:57:57 Kontinuierliche Attributwerte
  • 1:00:45 Unbekannte Attributwerte
  • 1:01:50 Attribute mit Kosten
  • 1:03:01 Window
  • 1:03:46 ID3: Zusammenfassung
  • 1:07:13 Rule Post - Pruning
  • 1:08:59 Abschätzung der Güte der Regeln
  • 1:11:26 Einordnung
  • 1:11:53 IDR5R
  • 1:14:57 IDR: Beispiel 1
  • 1:21:09 Random Forests
  • 1:24:44 Random decision trees
  • 1:26:04 Zusammenfassung

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:27:17

Serie

Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, WS 2018/19

Publiziert am

06.12.2018

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 933481 bps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5237 s
Dateiname DIVA-2018-941_hd.mp4
Dateigröße 611.115.787 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 799391 bps
Video Codec h264

Embed-Code