Machine Learning an der Universität Hamburg

Karteikarten und Zusammenfassungen für Machine Learning an der Universität Hamburg

Arrow Arrow

Komplett kostenfrei

studysmarter schule studium
d

4.5 /5

studysmarter schule studium
d

4.8 /5

studysmarter schule studium
d

4.5 /5

studysmarter schule studium
d

4.8 /5

Lerne jetzt mit Karteikarten und Zusammenfassungen für den Kurs Machine Learning an der Universität Hamburg.

Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Use of logistic functions in logistic Regression

Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

k-fold Cross Validation

Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Definition: PCA

Das war nur eine Vorschau der Karteikarten auf StudySmarter.
Flascard Icon Flascard Icon

Über 50 Mio Karteikarten von Schülern erstellt

Flascard Icon Flascard Icon

Erstelle eigene Karteikarten in Rekordzeit

Flascard Icon Flascard Icon

Kostenlose Karteikarten zu STARK Inhalten

Kostenlos anmelden

Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Support Vectors

Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Test-Set

Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Cross-Validation

Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

CLASSIFICATION

Das war nur eine Vorschau der Karteikarten auf StudySmarter.
Flascard Icon Flascard Icon

Über 50 Mio Karteikarten von Schülern erstellt

Flascard Icon Flascard Icon

Erstelle eigene Karteikarten in Rekordzeit

Flascard Icon Flascard Icon

Kostenlose Karteikarten zu STARK Inhalten

Kostenlos anmelden

Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

What happens when you get a training error e = 0?



Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Policy Function

Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

How is the Return defined in Reinforcement Learning?


Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Unsupervised Learning

Das war nur eine Vorschau der Karteikarten auf StudySmarter.
Flascard Icon Flascard Icon

Über 50 Mio Karteikarten von Schülern erstellt

Flascard Icon Flascard Icon

Erstelle eigene Karteikarten in Rekordzeit

Flascard Icon Flascard Icon

Kostenlose Karteikarten zu STARK Inhalten

Kostenlos anmelden

Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:



Why is dimension reduction useful in machine learning?


Kommilitonen im Kurs Machine Learning an der Universität Hamburg. erstellen und teilen Zusammenfassungen, Karteikarten, Lernpläne und andere Lernmaterialien mit der intelligenten StudySmarter Lernapp. Jetzt mitmachen!

Jetzt mitmachen!

Flashcard Flashcard

Beispielhafte Karteikarten für Machine Learning an der Universität Hamburg auf StudySmarter:

Machine Learning

Use of logistic functions in logistic Regression


›› used to model how the probability p of an event

may be affected by one or more explanatory variables.
››› used to force the output values on the interval [0, 1] which makes them probabilistic. 

››› Also it’s a simple way to introduce non-linearity to the model.


Machine Learning

k-fold Cross Validation

In k-fold cross-validation, S is split evenly into k parts. 


For each model Mi, we evaluate: 

            For j = 1, . . . , k { 

            • Train the model with S \ Sj to get a hypothesis hij . 

            • Test hij with Sj to get an empirical error εij . 

            } 

• Obtain the estimated generalization error of Mi by averaging the εij ’s over j. 

Select the model Mi with the smallest estimated generalization error and train it with the entire data set S. The final result is the resulting hypothesis. 

Machine Learning

Definition: PCA

Principle component analysis

››› Method to reduce the number of dimensions without loss of many information

Machine Learning

Support Vectors

Those xi, that are closest to the decision boundary


Machine Learning

Test-Set

is a data set that is used to check how well the function, that has been learned with the training set, will generalize to unknown data. 

-> It therefore provides an unbiased evaluation of the final model fit. 

Machine Learning

Cross-Validation

Given a set M = {M1, M2, . . . , Md} of models that we are trying to select upon and a data set S. 


For example, we could select between Mi’s that are i-th order polynomial regression models or between an SVM and a logistic regressor. 


Unfortunately, one can not simply choose the model with the smallest training error since this one will most likely be prone to overfit. 


Instead one could split up the data set into smaller partitions and train multiple models with parts of the model. 

Machine Learning

CLASSIFICATION

!!! Output domain is discrete (the outputs can only take values from a small number of discrete values)


GOAL: Group the input values into classes in a best possible manner


BINARY CLASSIFICATION: most simple form of classification where the output variable y can be 1 or 0

Machine Learning

What happens when you get a training error e = 0?



››› the algorithm has found a function that every training data sample does match

››› this will usually (not always) lead to overfitting, so the results won't generalize on future samples very well

Machine Learning

Policy Function

The policy function πt(s,a) determines the probability of selecting a certain action in a certain state.


πt(s, a) is the probability that at = a when st = s.


Machine Learning

How is the Return defined in Reinforcement Learning?


Return = sum of rewards over a sequence of steps

There are Returns in:

1. episodic tasks

2. continuing tasks

Machine Learning

Unsupervised Learning

TASK: inferring a function to describe hidden structure from unlabeled data

KINDS:  

1. Clustering

2. neural networks

Machine Learning



Why is dimension reduction useful in machine learning?


Computations with high-dimensional data is complex and it takes up a lot of time and storage space

Melde dich jetzt kostenfrei an um alle Karteikarten und Zusammenfassungen für Machine Learning an der Universität Hamburg zu sehen

Singup Image Singup Image

Deep Learning an der

TU München

E-Learning an der

Universität Würzburg

E-Learning an der

Universität Würzburg

Machine Learning & Energy an der

TU Darmstadt

Deep Learning an der

Universität Hamburg

Ähnliche Kurse an anderen Unis

Schau dir doch auch Machine Learning an anderen Unis an

Zurück zur Universität Hamburg Übersichtsseite

Was ist StudySmarter?

Was ist StudySmarter?

StudySmarter ist eine intelligente Lernapp für Studenten. Mit StudySmarter kannst du dir effizient und spielerisch Karteikarten, Zusammenfassungen, Mind-Maps, Lernpläne und mehr erstellen. Erstelle deine eigenen Karteikarten z.B. für Machine Learning an der Universität Hamburg oder greife auf tausende Lernmaterialien deiner Kommilitonen zu. Egal, ob an deiner Uni oder an anderen Universitäten. Hunderttausende Studierende bereiten sich mit StudySmarter effizient auf ihre Klausuren vor. Erhältlich auf Web, Android & iOS. Komplett kostenfrei. Keine Haken.

Awards

Bestes EdTech Startup in Deutschland

Awards
Awards

European Youth Award in Smart Learning

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Europa

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Deutschland

Awards
Awards

European Youth Award in Smart Learning

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Europa

Awards
X

StudySmarter - Die Lernplattform für Studenten

StudySmarter

4.5 Stars 1100 Bewertungen
Jetzt entdecken
X

Gute Noten in der Uni? Kein Problem mit StudySmarter!

89% der StudySmarter Nutzer bekommen bessere Noten in der Uni.

50 Mio Karteikarten & Zusammenfassungen
Erstelle eigene Lerninhalte mit Smart Tools
Individueller Lernplan & Statistiken


Lerne mit über 1 Millionen Nutzern in der kostenlosen StudySmarter App.

Du bist schon registriert? Hier geht‘s zum Login