Machine Learning an der Hochschule der Medien Stuttgart

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

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

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 kann bestärkend gelernt werden?

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Was ist Curse of dimensionality / Fluch der Dimensionalität?

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Was sind Trainingsbeispiele für Klassifikation?

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Was sind Trainingsbeispiele für Regression?

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Was wird bei parametrische Verfahren gelernt?

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Was wird bei generativen Verfahren gelernt?

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Was wird bei Diskriminativen Verfahren gelernt?

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Wieso ist das Bayessche Gesetz so wichtig?

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Was ist die a-priori und die a-posteriori Wahrscheinlichkeit?

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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 kann bestärkend gelernt werden?
Strategie

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 sind Trainingsbeispiele für Klassifikation?
mit Klassenlabel versehene Eingabevektoren

Machine Learning

Was sind Trainingsbeispiele für Regression?
mit Funktionswert versehene Eingabevektoren.

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 wird bei generativen Verfahren gelernt?
klassenspezifische Verteilungsfunktionen der Trainingsdaten (also a-priori Wahrscheinlichkeit und Likelihood) ->Bayessche Klassifikation

Machine Learning

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

Machine Learning

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

Machine Learning

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

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