Ein interaktiver Lernpfad

Gauss-MLE.

Level 59 · Wahrscheinlichkeit. Schätze die Parameter einer Normalverteilung. Mit 20 Aufgaben, Erklärvideo und interaktiven Werkzeugen.

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Level 59 / 100

Gauss-MLE

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Die Idee

Schätze die Parameter einer Normalverteilung.

μ̂ = Mittelwert; σ̂² = Σ(xᵢ−μ̂)²/n

Wichtig: Die MLE-Varianz teilt durch n, nicht durch n−1.

Warum für AI? Wahrscheinlichkeit verbindet Beobachtungen, Schätzungen und Vorhersagen.

Ein Beispiel mit Lösungsweg

Daten [3, 4, 5]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².

1. Berechne den Mittelwert und danach die mittlere quadrierte Abweichung mit Nenner (1)=3.
2. μ̂ = 4; σ̂² = 0.666667. Prüfe die Reihenfolge und die Vorzeichen mit der Aufgabenstellung.
Ergebnis: 4; 0.666667.

Erklärvideo · mit deutscher Sprachspur

Sehen, hören und verstehen.

Animierte Grafiken zeigen den Rechenweg – mit deutscher Erklärung und Untertiteln. Pausiere jederzeit zum Nachrechnen.

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Jetzt bist du dran.

20 Aufgaben · 1–4 Einstieg, ab 5 langsam anspruchsvoller

Aufgabe 1 / 20

Daten [3, 4, 5]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².

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Alle 20 Aufgaben dieses Levels lesen

Daten [3, 4, 5]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [4, 5, 6]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [5, 6, 7]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [6, 7, 8]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [7, 9, 11]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [8, 10, 12]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [10, 12, 14]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [11, 13, 15]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [13, 16, 19]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [14, 17, 20]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [16, 19, 22]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [17, 20, 23]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [19, 23, 27]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [20, 24, 28]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [22, 26, 30]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [23, 27, 31]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [25, 30, 35]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [26, 31, 36]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [28, 33, 38]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².
Daten [29, 34, 39]. Berechne Gauss-MLE für μ und σ².

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Mathematisch verstehen. Praktisch vertiefen.

Der Kurs verbindet Grundlagen mit anspruchsvollen Modellrechnungen. Für professionelle AI-Arbeit gehören danach eigene Implementierungen, Experimente, Datenanalyse und das Lesen von Forschungsarbeiten dazu. Eine abgeschlossene Aufgabenliste ist kein Berufsabschluss.

Zum Vertiefen: Mathematics for Machine Learning · Deep Learning · Attention Is All You Need. Die Aufgaben und Kurzvideos dieser Seite sind eigenständig erstellt.