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Intro zu den klassischen ML-Methoden

Molinar, Gabriela; Stang, Marco

  • 00:00:00 Start
  • 00:01:38 Decision Trees
  • 00:03:18 K-Nearest Neighbors
  • 00:04:37 K-means
  • 00:05:21 Zusammenfassung

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Zentrum für Mediales Lernen (ZML)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 19.10.2021
Erstellungsdatum 20.09.2021
Sprache Deutsch
DOI 10.5445/IR/1000139092
Identifikator KITopen-ID: 1000139092
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Bemerkung zur Veröffentlichung Die klassischen Methoden des maschinellen Lernens existieren seit bereits über 50 Jahren, dennoch spielen sie auch heute noch eine wichtige Rolle für bestimmte Problemstellungen. Dieses Video gibt einen Überblick über drei dieser klassischen Algorithmen: Decision Trees, K-Nearest Neighbors und K-means.
Serie Angewandte Machine Learning Algorithmen (AMALEA)
Folge 9
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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