10. Hypothesenevaluierung

Wiederholung der Verfahren und Konfidenzintervalle, ROC-Analyse, Statistische Tests. Folien.

9. Recommendation

Kollaborative Empfehlung, Matrix-Faktorisierung. Folien.

8. Reinforcement Learning

Markov Decision Processes, Bellman-Gleichungen, Temporal Differences Learning. Folien.
Monte-Carlo Sampling, Diskretisierung, Approximate Policy Iteration. Folien.

7. Anwendungen von ML

Folien.

6. Bayes-Point-Machine

Bayes'sches Lernen, Billard-Algorithmus. Folien.

5. Hauptkomponentenanalyse

PCA, Kernel-PCA. Folien

4. Clusteranalyse

K-means, Mixture of Gaussians, EM-Algorithmus. Folien.
Hierarchisches Clustern, Spectral Clustering. Folien.