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Date: Wed, 10 Feb 2021 00:02:15 +0100
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 # Zusammenfassung Maschinelles Lernen
 Dieses Repo beinhaltet die $\LaTeX$ Informationen für die Zusammenfassung im Fach Maschinelles Lernen.
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+## TO-DO
+- [ ] Qualitätsmaße (https://en.wikipedia.org/wiki/Evaluation_of_binary_classifiers)
+- [ ] $w_0$ bei Perzeptron erklären (siehe Feedback Übung 3.1)
+- [ ] Verlustfunktionen aus KI
+- [ ] Backpropagation Rechenbeispiel (Übung ML_2020_11_16, KI Zusammenfassung, Feedback Übung 3.2)
+  - [ ] Gradientenverfahren aus KI
+  - [ ] inkl. mehrere Schichten (Übung 3.3)
+- [ ] Begründung für Anzahl von Neuronen in der verdeckten Schicht (ML_2020_11_23)
+  - [ ] Beispiele aus ML_2020_11_23 (43:00) miteinbeziehen
+- [ ] Perzeptron ist ein Überbegriff (kann aus mehreren Neuronen bestehen)(Besteht aus Input-Gedöns-Output)
+- [ ] Regularisierung
+- [ ] Anomaliedetektion (ML_2020_12_21)
+- [ ] Dichteschätzung (ML_2020_12_21)
 ## Hinweise
 Requires you to enable [--shell escape](https://tex.stackexchange.com/questions/516604/how-to-enable-shell-escape-or-write18-visual-studio-code-latex-workshop)
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