KIT-Bibliothek
suchen
KIT-Bibliothek
KIT-Bibliothek Medienportal

06: Support Vector Machine: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 22.11.2019

Diese Audio- bzw. Video-Datei ist urheberrechtlich geschützt. Der Zugriff ist nur über Rechner des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) erlaubt.

Autor

Johann Marius Zöllner

Beteiligtes Institut

Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

Support Vector Machine

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:26:54

Serie

Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20

Publiziert am

12.12.2019

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 481529 bps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5214 s
Dateiname DIVA-2019-964_hd.mp4
Dateigröße 313.863.331 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 345497 bps
Video Codec h264

Embed-Code

Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20 Folgen 1-14 von 14
13: Sum Product Networks: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 31.01.2020
13: Sum Product Networks: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 31.01.2020
12: Unüberwachte Lernverfahren: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 17.01.2020
12: Unüberwachte Lernverfahren: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 17.01.2020
11: Hidden Markov Modelle: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 10.01.2020
11: Hidden Markov Modelle: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 10.01.2020
10: Lernen nach Bayes: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 20.12.2019
10: Lernen nach Bayes: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 20.12.2019
08: Grundlagen des Reinforcement Learning (Wiederholung): Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 13.12.2019
08: Grundlagen des Reinforcement Learning (Wiederholung): Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 13.12.2019
09: Erweiterte Verfahren des Reinforcement Learning: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 13.12.2019
09: Erweiterte Verfahren des Reinforcement Learning: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 13.12.2019
08: Grundlagen des Reinforcement Learning: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 06.12.2019
08: Grundlagen des Reinforcement Learning: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 06.12.2019
07: Entscheidungsbäume: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 29.11.2019
07: Entscheidungsbäume: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 29.11.2019
06: Support Vector Machine: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 22.11.2019
06: Support Vector Machine: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 22.11.2019
05: CNN: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 15.11.2019
05: CNN: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 15.11.2019
04: Neuronale Netze: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 08.11.2019
04: Neuronale Netze: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 08.11.2019
03: Lerntheorie: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 25.10.2019
03: Lerntheorie: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 25.10.2019
02: Induktives Lernen: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 18.10.2019
02: Induktives Lernen: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 18.10.2019
01: Einführung: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 18.10.2019
01: Einführung: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 18.10.2019