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Evaluation-Winter20162017

Übersichten 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 B ew er bu ng D oz en t/ in / B et re uu ng 1= se hr g ut , . .., 6 = s eh r s ch le ch t Bewertung der Veranstaltung 1=sehr gut, [...] (*) Anzahl der Fragebögen: 200 = ca. 200 oder mehr Fragebögen 2 1 2 3 4 5 6 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 G es am tb ew er tn g 1= se hr g ut , . .., 6 = se hr s ch le ch t Anzahl der Fragebögen [...] Evaluation Winter 2016/2017: Gesamtnoten und Anzahl der Fragebögen 1 2 3 4 5 6 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 G es am tb ew er tn g 1= se hr g ut , . .., 6 = se hr s ch le ch t Anzahl der Fragebögen Evaluation …

Evaluation-Sommer2018-Tabellen

Übersichten 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 B ew er bu ng D oz en t/ in / B et re uu ng 1= se hr g ut , . .., 6 = s eh r sc hl ec ht Bewertung der Veranstaltung 1=sehr gut, [...] Fragebögen 4 1 2 3 4 5 6 0 5 10 15 20 25 30 G es am tb ew er tn g 1= se hr g ut , . .., 6 = se hr s ch le ch t Anzahl der Fragebögen Evaluation Sommer 2018: Gesamtnote Seminare und Projekte 1 2 3 4 5 6 0 [...] tn g 1= se hr g ut , . .., 6 = se hr s ch le ch t Anzahl der Fragebögen Evaluation Sommer 2017: Gesamtnote Mathematik-Seminare und Projekte 1 2 3 4 5 6 0 5 10 15 20 25 30 G es am tb ew er tn g 1= se hr …

Wissensentdeckung Vorlesung - SVM – Kernfunktionen, Regularisierung

K2(~xi, ~xj) = 〈~xi, ~xj〉2 = ((xi1 , xi2) ∗ (xj1 , xj2))2 = (xi1xj1 + xi2xj2)2 = x2i1x 2 j1 + 2xi1xj1xi2xj2 + x2i2x 2 j2 = (x2i1 , √ 2xi1xi2 , x 2 i2) ∗ (x2j1 , √ 2xj1xj2 , x 2 j2) =: 〈φ(~xi), φ( ~xj〉 [...] C ∈ R mit C > 0 fest. Minimiere ||~β||2 + C N∑ i=1 ξi unter den Nebenbedingungen 〈~xi, ~β〉+ β0 ≥ +1− ξi für ~yi = +1 〈~xi, ~β〉+ β0 ≤ −1 + ξi für ~yi = −1 Durch Umformung erhalten wir wieder Bedingungen [...] n∑ i=1 αi − 1 2 N∑ i=1 N∑ j=1 yiyjαiαj〈~xi, ~xj〉 f(~x) = ∑ αiyi〈~xi, ~x〉+ β0 SVM hängt von ~x nur über Skalarprodukt 〈~x, ~x′〉 ab. Ersetze Transformation Φ und Skalarprodukt durch Kernfunktion K( ~x1, ~x2) …

Untitled

be ce+1 de+1 f af bf cf+1 df+1 ef+1 Auf jede Transaktion, die mindestens ein item mit denen im ‚strip‘ teilt, werden 3 Zeiger gesetzt. for outerP p1 bis p2 do for innerP = outerP + 1 to p3 do MatrixEi [...] t(minSup : s, DB : T ) L1 := all frequent 1-itemsets; E(null) := set of items in L1; make top-level of LTree; k := 1; while level − k not null do create matrices at level k − 1nodes for each T in T do [...] AddTree(k) Lk+1 = alle k + 1 itemsets mit ausreichendem support; Knoten auf Ebene k + 1 hinzufügen; PruneTree(k) entferne alle inaktiven Knoten auf Ebene k + 1; für jeden Knoten P auf Ebene k + 1 do F (P ) …

Vorlesung Wissensentdeckung in Datenbanken - Tree Projection -- LTree

be ce+1 de+1 f af bf cf+1 df+1 ef+1 Auf jede Transaktion, die mindestens ein item mit denen im ‚strip‘ teilt, werden 3 Zeiger gesetzt. for outerP p1 bis p2 do for innerP = outerP + 1 to p3 do MatrixEi [...] t(minSup : s, DB : T ) L1 := all frequent 1-itemsets; E(null) := set of items in L1; make top-level of LTree; k := 1; while level − k not null do create matrices at level k − 1nodes for each T in T do [...] AddTree(k) Lk+1 = alle k + 1 itemsets mit ausreichendem support; Knoten auf Ebene k + 1 hinzufügen; PruneTree(k) entferne alle inaktiven Knoten auf Ebene k + 1; für jeden Knoten P auf Ebene k + 1 do F (P ) …

Vorlesung Wissensentdeckung in Datenbanken - Tree Projection -- LTree

be ce+1 de+1 f af bf cf+1 df+1 ef+1 Auf jede Transaktion, die mindestens ein item mit denen im ‚strip‘ teilt, werden 3 Zeiger gesetzt. for outerP p1 bis p2 do for innerP = outerP + 1 to p3 do MatrixEi [...] t(minSup : s, DB : T ) L1 := all frequent 1-itemsets; E(null) := set of items in L1; make top-level of LTree; k := 1; while level − k not null do create matrices at level k − 1nodes for each T in T do [...] AddTree(k) Lk+1 = alle k + 1 itemsets mit ausreichendem support; Knoten auf Ebene k + 1 hinzufügen; PruneTree(k) entferne alle inaktiven Knoten auf Ebene k + 1; für jeden Knoten P auf Ebene k + 1 do F (P ) …

n Normalverteilungen mit Erwartungswerten µ0 = 0, µ1 = 1 und Standard- abweichungen σ0 = σ1 = 1 stammen. Die a priori Wahrscheinlichkeiten π0 und π1 der beiden Klassen seien zunächst gleich. a) Stellen [...] Stellen Sie die beiden Dichtefunktionen π0 ·f(x |µ0, σ0) und π1 ·f(x |µ1, σ1) gemeinsam in einem Diagramm dar. Hierbei bezeichnet f die Dichtefunktion der Normalverteilung. (In R sind die Funktionen curve und [...] ywahr(x) ) in Abhängigkeit von den Dichtefunktionen f(x |µ0, σ0) und f(x |µ1, σ1) und den a priori Wahrscheinlichkeiten π0 und π1 her. Berechnen Sie die Fehlklassifikationswahrscheinlichkeit für gleiche …

de/bitstreams/2843a295-e8c3-4bc5-9ee0-e1bbc1ade36d/download> ; rel="item" ; type="application/pdf" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/items/542bb7e6-0b57-4845-bbb1-12c5f1447ed4" , <https://eldorado. [...] ksets/542bb7e6-0b57-4845-bbb1-12c5f1447ed4> ; rel="linkset" ; type="application/linkset" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstreams/2843a295-e8c3-4bc5-9ee0-e1bbc1ade36d/download" , <https://eldorado [...] /542bb7e6-0b57-4845-bbb1-12c5f1447ed4/json> ; rel="linkset" ; type="application/linkset+json" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstreams/2843a295-e8c3-4bc5-9ee0-e1bbc1ade36d/download" , <htt …

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