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| Das Ziel dieses Kurses ist es, die mathemaischen Kenntinisse aus den Grundlagen des Modulen des Informatik Studiums, die fur die Vorlesung Maschinelles Lernen vorausgesetzt werden, aufzufrischen und zu vertiefen. Dabei handelt es um Konzepte der Linearen Algebra (Vektorraume, Skalarprodukte, Orthogonale Vektoren, Matrizen als lineare Abbildungen, Determinanten, Eigenwerte- und Eigenvektoren) und Wahrscheinlichkeitstheorie (mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Rechnen mit Erwartungswerten und Varianzen). |
Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen
Termin:
Blockveranstaltung Di, 04.10. bis Fr, 07.10.2011 jeweils 10:00-17:00 Uhr
Raum:
Dozent:
Irene Winkler (irene.winkler@tu-berlin.de)
Informationen
Das Ziel dieses Kurses ist es, die mathemaischen Kenntinisse aus den Grundlagen des Modulen des Informatik Studiums, die fur die Vorlesung Maschinelles Lernen vorausgesetzt werden, aufzufrischen und zu vertiefen. Dabei handelt es um Konzepte der Linearen Algebra (Vektorraume, Skalarprodukte, Orthogonale Vektoren, Matrizen als lineare Abbildungen, Determinanten, Eigenwerte- und Eigenvektoren) und Wahrscheinlichkeitstheorie (mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Rechnen mit Erwartungswerten und Varianzen).