Linear and Logistic Regression 2.8 - Basis Functions/ClipID:44080 vorhergehender Clip nächster Clip

Aufnahme Datum 2022-10-16

Kurs-Verknüpfung

Machine Learning for Engineers I

Lehrende(r)

Prof. Dr. Björn Eskofier

Zugang

Studon

Sprache

Englisch

Einrichtung

Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik

Produzent

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Format

Vorlesung

Typ

universitäre Vorlesung

Nächstes Video in Kapitel

Linear and Logistic Regression 2.9 - Logistic Regression Motivation
Eskofier, Björn
Prof. Dr. Björn Eskofier
2022-10-14
Studon
Linear and Logistic Regression 2.10 - Logistic Regression The Logistic Model
Eskofier, Björn
Prof. Dr. Björn Eskofier
2022-10-14
Studon
Linear and Logistic Regression 2.11 - Logistic Regression Optimization
Eskofier, Björn
Prof. Dr. Björn Eskofier
2022-10-14
Studon
Linear and Logistic Regression 2.12 - Overfitting & Underfitting
Eskofier, Björn
Prof. Dr. Björn Eskofier
2022-10-14
Studon
Support Vector Machine 3.1 - Problem Statement (1/2)
Eskofier, Björn
Prof. Dr. Björn Eskofier
2022-10-16
Studon

Mehr Videos aus der Kategorie "Technische Fakultät"

12 - Data Science Survival Skills
2024-11-20
Studon
geschützte Daten  
12 - Grundlagen der Elektrotechnik I
2024-11-19
Passwort / Studon
geschützte Daten  
17 - Vorlesungen und Übungen zu Maschinenelemente I
2024-11-19
Studon
geschützte Daten  
11 - Artificial Intelligence I
2024-11-20
Frei
freie Daten  
11 - Grundlagen der Elektrotechnik I
2024-11-19
IdM-Anmeldung
geschützte Daten  
6 - Lecture 05 - Computational Fluid Dynamics 1 (CFD1)
2024-11-19
IdM-Anmeldung
geschützte Daten