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Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen

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).

Informationsblatt zum Mathe Kurs

Klausur

Am Mi, 12.10.11 , 8:30 - 10:00 Uhr, Raum FR 6535

Material

Dienstag - Euklidische Vektorräume

Mittwoch - Matrizen

Donnerstag - Eigenwerte und Eigenvektoren

Freitag - Wahrscheinlichkeitsrechnung

Ergebnisse

Matrikelnr.

Tag 1

Tag 2

Tag 3

Zulassung zur Klausur

Klausur

Note

307321

15

14

10

ja

37

1,3

759100

12

13

8

ja

28

2,7

325500

14

14

12

ja

40

1,0

342728

13

15

12

ja

41

1,0

328017

9

13

12

ja

35

1,7

342886

15

14

9

ja

32

2,0

316517

14

15

13

ja

30

2,3

315720

15

15

13

ja

35

1,7

222544

15

15

14

ja

22

3,7

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