KIT-Bibliothek
suchen
KIT-Bibliothek
KIT-Bibliothek Medienportal
FAQ Audio-/Videodatei publizieren

10: Lernen nach Bayes: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2019/20, 20.12.2019

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

Lernen nach Bayes

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:26:25

Serie

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

Publiziert am

03.02.2020

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 124923 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 904563 bps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5185 s
Dateiname DIVA-2020-86_hd.mp4
Dateigröße 586.320.182 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 773296 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