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# Zusammenfassung Maschinelles Lernen
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Dieses Repo beinhaltet die $\LaTeX$ Informationen für die Zusammenfassung im Fach Maschinelles Lernen.
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## TO-DO
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- [x] Qualitätsmaße (https://en.wikipedia.org/wiki/Evaluation_of_binary_classifiers)
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- [x] Nachteile von Accuracy
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- [x] Fokus auf Accuracy, F1, Precision und Recall
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- [x] $w_0$ bei Perzeptron erklären (siehe Feedback Übung 3.1)
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- [x] Backpropagation Rechenbeispiel (Übung ML_2020_11_16, KI Zusammenfassung, Feedback Übung 3.2)
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- [x] Gradientenverfahren aus KI
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- [x] inkl. mehrere Schichten (Übung 3.3)
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- [x] Begründung für Anzahl von Neuronen in der verdeckten Schicht (ML_2020_11_23)
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- [x] Beispiele aus ML_2020_11_23 (43:00) miteinbeziehen
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- [x] Perzeptron ist ein Überbegriff (kann aus mehreren Neuronen bestehen)(Besteht aus Input-Gedöns-Output)
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- [x] Regularisierung
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- ist dafür da Overfitting zu vermeiden
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- Tikhonov Regularisierung (L2-Norm ($L_2(w)=\sqrt{\sum|w|^2}$)) (ridge regression)
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$$V(y',y) + \lambda L_2^2(w) = V(y',y) + \lambda\sum|w|^2$$
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- Early stopping
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- Lasso Regularisierung (L1-Norm($L_1(w)=\sum|w|$))
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$$V(y',y) + \lambda L_1(w) = V(y',y) + \lambda \sum|w|$$
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- [x] Anomaliedetektion (ML_2020_12_21)
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- [x] Dichteschätzung (ML_2020_12_21)
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## Hinweise
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Requires you to enable [--shell escape](https://tex.stackexchange.com/questions/516604/how-to-enable-shell-escape-or-write18-visual-studio-code-latex-workshop) |