Machine Learning an der Hochschule der Medien Stuttgart

Karteikarten und Zusammenfassungen für Machine Learning an der Hochschule der Medien Stuttgart

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Machine Learning Definition (Tom Mitchell)

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Wie wird Klassifikation gelernt?

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Wie werden Assoziationen zwischen Instanzen und Merkmalen gelernt?
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Was ist Curse of dimensionality / Fluch der Dimensionalität?

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Was kann bestärkend gelernt werden?

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Was sind Trainingsbeispiele für Regression?

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Was wird bei Diskriminativen Verfahren gelernt?
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Was ist die a-priori und die a-posteriori Wahrscheinlichkeit?

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Wieso ist das Bayessche Gesetz so wichtig?

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Was wird bei parametrische Verfahren gelernt?

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Was sind Trainingsbeispiele für Klassifikation?
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Was ist die Likelihood p(x|C) ?

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Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Hochschule der Medien Stuttgart auf StudySmarter:

Machine Learning

Machine Learning Definition (Tom Mitchell)
A computer is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.

Machine Learning

Wie wird Klassifikation gelernt?
Überwacht

Machine Learning

Wie werden Assoziationen zwischen Instanzen und Merkmalen gelernt?
Unüberwacht

Machine Learning

Was ist Curse of dimensionality / Fluch der Dimensionalität?
Komplexere Modelle werden durch mehr Parameter beschrieben. Je mehr Parameter gelernt werden müssen, umso exponentiell mehr Trainingsdaten sind notwendig.

Machine Learning

Was kann bestärkend gelernt werden?
Strategie

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Was sind Trainingsbeispiele für Regression?
mit Funktionswert versehene Eingabevektoren.

Machine Learning

Was wird bei Diskriminativen Verfahren gelernt?
Parameter der Klassengrenze, a-posteriori-Wahrscheinlichkeit P(C|x) direkt

Machine Learning

Was ist die a-priori und die a-posteriori Wahrscheinlichkeit?
a-priori: P(C) a-posteriori: P ( C | x )

Machine Learning

Wieso ist das Bayessche Gesetz so wichtig?
Häufig ist P(x|y) bekannt, aber P(y|x) wird gesucht

Machine Learning

Was wird bei parametrische Verfahren gelernt?
- Definition des Modells mit relativ wenigen Parametern genauer: Parameter von Verteilungsfunktionen der Daten (nicht die Parameter einer Klassengrenze)

Machine Learning

Was sind Trainingsbeispiele für Klassifikation?
mit Klassenlabel versehene Eingabevektoren

Machine Learning

Was ist die Likelihood p(x|C) ?
bedingte Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein zu C gehörendes Ereignis die Wertbelegung x hat. Wahrscheinlichkeitsdichte der zur Klasse C gehörenden Daten auch: Das Modell der Klasse C.

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