100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na betaling Zowel online als in PDF Je zit nergens aan vast
logo-home
Eerder door jou gezocht
Eerder door jou gezocht
logo
Summary Machine Learning €4,49   In winkelwagen
Snel navigeren naar
Voorbeeld
  2.  
  3. Tilburg University (UVT)
  4.  
  5. Introduction Of Artificial Intelligence (822184B6)

Samenvatting

Summary Machine Learning
 44 keer bekeken  0 keer verkocht

Summary of the topic 'Machine Learning' covered in this course, extensively explained including all important terminology. Recommand to buy the bundel to get a full overview of all topics from the course. Passed the course with an 8,5 using the bundel with summaries!

Voorbeeld 1 van de 7  pagina's

Document informatie

  • 14 december 2020
  • 7
  • 2019/2020
  • Samenvatting

Onderwerpen

Geschreven voor

Alle documenten voor dit vak (7)

Verkoper

avatar-seller
saskiakriege

Ontvangen beoordelingen

Voorbeeld van de inhoud

Machine Learning

How can we get machines to learn from observations?
We want a machine to recognize write digits, also with low pixels

Different kinds of tasks:
Classification:
Assigning data to a class;
- Linear
- Non-linear
- Complex
- Multiple categories
Signal classification:
 Forecasting = learning from observations; getting some rules that can be
used in the future to predict the next outcomes (for example in finance).
Predicting the next outcomes of a time series
 Function approximation = determining the value of a point
- Identify species (such as birds or insects)
- Identify abnormalities (such as irregular heart rate)
Unsupervised clustering:
Find unknown clusters in data
- Species assemblages
- Protein structure
- Clustering your customers

Learning from observations:

Example 1 – predicting the water
- Regression problem  output is real/continuous (salary/weight)
- Learning to estimate a numeric output  predicting the tempearture
- Problem of overfitting  applies to every machine learning problem

Observation = series of k observations (examples/instances/cases), and observation
describes a set of inputs x (x1,..,xn) and an output y. Each xi is called a
feature/attribute/input variable. Y is typically called the output variable.
There is a related input and output, the input is a single value.
Feature is the day of the year we are talking about
How accurately can we predict the temperature?  accurate prediction is hard

Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:

Verzekerd van kwaliteit door reviews

Verzekerd van kwaliteit door reviews

Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!

Snel en makkelijk kopen

Snel en makkelijk kopen

Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.

Focus op de essentie

Focus op de essentie

Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!

Veelgestelde vragen

Wat krijg ik als ik dit document koop?

Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.

Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?

Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.

Van wie koop ik deze samenvatting?

Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper saskiakriege. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €4,49. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)

Afgelopen 30 dagen zijn er 67096 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Start met verkopen
€4,49
  • (0)
  Kopen