Maschinelles Lernen II SS11
Donnerstag, 14. Juli 2011
8. Hypothesenevaluierung
Wiederholung: Risiko, -schätzer, Cross-Validation und Konfidenzintervalle, ROC-Analyse, Statistische Tests. Folien.
Donnerstag, 30. Juni 2011
Donnerstag, 16. Juni 2011
5. Clusteranalyse
K-Means, Gauß'sche Mischmodelle, Expectation Maximization. Folien vom 16.06.2011.
Hierarchisches Clustern, Spectral Clustering. Folien vom 23.06.2011.
Eigenwertproblem. Folien vom 23.06.2011.
Hierarchisches Clustern, Spectral Clustering. Folien vom 23.06.2011.
Eigenwertproblem. Folien vom 23.06.2011.
Donnerstag, 9. Juni 2011
4. Hidden-Markov-Modelle
Likelihood einer Beobachtungssequenz, wahrscheinlichster Zustand gegeben Beobachtungssequenz, dynamische Programmierung: Viterbi- und Forward/Backward-Algorithmus, HM-SVM, CRF. Folien.
Donnerstag, 12. Mai 2011
3. Graphische Modelle
Wiederholung Wahrscheinlichkeitstheorie. Gerichtete Graphische Modelle, bedingte Unabhängigkeit, D-Separation. Folien vom 12.05.2011. Graphische Modelle im Maschinellen Lernen. Exakte Inferenz auf linearer Kette. Folien vom 19.05.2011. Exakte Inferenz auf allgemeinen Graphstrukturen, approximate Inferenz mittels Sampling. Folien vom 19.05.2011.
Donnerstag, 5. Mai 2011
Abonnieren
Posts (Atom)