Mathematische Grundlagen für Maschinelles Lernen
Termin:
Blockveranstaltung Di, 04.10. bis Fr, 07.10.2011 jeweils 10:00-17:00 Uhr
Raum:
FR 6535
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).
Informationsblatt zum Mathe Kurs
Klausur
Am Mi, 12.10.11 , 8:30 - 10:00 Uhr, Raum FR 6535
Material
Dienstag - Euklidische Vektorräume
Mittwoch - Matrizen
Mittwoch - Eigenwerte und Eigenvektoren
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Mittwoch - Eigenwerte und Eigenvektoren
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Ergebnisse
Matrikelnr. |
Tag 1 |
Tag 2 |
Tag 3 |
Tag 4 |
Summe |
Klausur |
Note |
307321 |
15 |
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759100 |
12 |
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325500 |
14 |
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342728 |
13 |
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328017 |
9 |
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342886 |
15 |
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316517 |
14 |
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315720 |
15 |
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222544 |
15 |
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