# Zusammenfassung Maschinelles Lernen
Dieses Repo beinhaltet die $\LaTeX$ Informationen für die Zusammenfassung im Fach Maschinelles Lernen.

## 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)