Maschinelles Lernen at Duale Hochschule Baden-Württemberg | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Maschinelles Lernen an der Duale Hochschule Baden-Württemberg

Greife auf kostenlose Karteikarten, Zusammenfassungen, Übungsaufgaben und Altklausuren für deinen Maschinelles Lernen Kurs an der Duale Hochschule Baden-Württemberg zu.

TESTE DEIN WISSEN

Nennen Sie die drei Arten des maschinellen Lernens

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TESTE DEIN WISSEN
  • Überwachtes
  • Unüberwachtes
  • Verstärktes Lernen
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TESTE DEIN WISSEN

Warum benötigt man die k-fache Kreuzvalidierung?

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TESTE DEIN WISSEN
  • wird häufig zur Feinabstimmung der Hyperparameter verwendet
  • mehr Daten werden für das Training verwendet 


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TESTE DEIN WISSEN

Beispielaufgabe zu knn-Klassifizierung: 


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TESTE DEIN WISSEN

Dazu musste mithilfe der Manhatten-Metrik der Abstand zwischen zwei Testpunkten und insgesamt 9 Trainingsdatenpunkten berechnet werden (insgesamt 18 Abstände). Schließlich sollte die Zugehörigkeit der beiden Testpunkte zu einer von zwei Klassen für k=1 und k=5 jeweils beurteilt werden.

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TESTE DEIN WISSEN

Nennen Sie einen typischen Anwendungsfall für k-fache Kreuzvalidierung

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TESTE DEIN WISSEN

Hyperparameter-Optimierung

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TESTE DEIN WISSEN

Bedingt die Auswahl der Trainingsdaten die spätere Leistungsfähigkeit des Klassifizierers?

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TESTE DEIN WISSEN

Ja

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Art von Clustering gehört dieser Algorithmus an? DBSCAN (Halbmonde)


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TESTE DEIN WISSEN

Dichtebasiertes Clustering

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Arten von Clustering gibt es?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Prototypbasiertes
  • Hierarchisches
  • Dichtebasiertes Clustering
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TESTE DEIN WISSEN

Gegen welche Werte sollten Genauigkeit und Trefferquote bestenfalls streben

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TESTE DEIN WISSEN

1,0

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TESTE DEIN WISSEN

Problem mit fehlenden Daten

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TESTE DEIN WISSEN
  • fehlende Werte
  • falsche Werte
    • Fehler beim Sammeln der Daten
    • manche Messungen/Merkmale weisen sehr seltsame Werte auf
    • Datenfelder wurden nicht ausgefüllt
  • Beim ignorieren dieser Werte liefern die meisten Tools unvorhersehbare Ergebnisse
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TESTE DEIN WISSEN

Welche Funktion gibt an, wo in einer Dataframe-Tabelle Werte fehlen?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

isnull()

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TESTE DEIN WISSEN

Mit welchen Methoden können fehlende Werte ergänzt werden?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Interpolation
    • Daten aus den anderen Werten abschätzen (scikit-learn: SimpleImputer)
  • Mittelwert-Imputation
    • den fehlenden Wert einfach durch Mittelwert der gesamten Merkmalspalte ersetzen
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TESTE DEIN WISSEN

Was kann das Entfernen von Merkmalen bringen?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Das Entfernen von Merkmalen kann die Klassifizierungsrate verbessern

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  • 218 Lernmaterialien

Beispielhafte Karteikarten für deinen Maschinelles Lernen Kurs an der Duale Hochschule Baden-Württemberg - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Nennen Sie die drei Arten des maschinellen Lernens

A:
  • Überwachtes
  • Unüberwachtes
  • Verstärktes Lernen
Q:

Warum benötigt man die k-fache Kreuzvalidierung?

A:
  • wird häufig zur Feinabstimmung der Hyperparameter verwendet
  • mehr Daten werden für das Training verwendet 


Q:

Beispielaufgabe zu knn-Klassifizierung: 


A:

Dazu musste mithilfe der Manhatten-Metrik der Abstand zwischen zwei Testpunkten und insgesamt 9 Trainingsdatenpunkten berechnet werden (insgesamt 18 Abstände). Schließlich sollte die Zugehörigkeit der beiden Testpunkte zu einer von zwei Klassen für k=1 und k=5 jeweils beurteilt werden.

Q:

Nennen Sie einen typischen Anwendungsfall für k-fache Kreuzvalidierung

A:

Hyperparameter-Optimierung

Q:

Bedingt die Auswahl der Trainingsdaten die spätere Leistungsfähigkeit des Klassifizierers?

A:

Ja

Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

Welche Art von Clustering gehört dieser Algorithmus an? DBSCAN (Halbmonde)


A:

Dichtebasiertes Clustering

Q:

Welche Arten von Clustering gibt es?

A:
  • Prototypbasiertes
  • Hierarchisches
  • Dichtebasiertes Clustering
Q:

Gegen welche Werte sollten Genauigkeit und Trefferquote bestenfalls streben

A:

1,0

Q:

Problem mit fehlenden Daten

A:
  • fehlende Werte
  • falsche Werte
    • Fehler beim Sammeln der Daten
    • manche Messungen/Merkmale weisen sehr seltsame Werte auf
    • Datenfelder wurden nicht ausgefüllt
  • Beim ignorieren dieser Werte liefern die meisten Tools unvorhersehbare Ergebnisse
Q:

Welche Funktion gibt an, wo in einer Dataframe-Tabelle Werte fehlen?

A:

isnull()

Q:

Mit welchen Methoden können fehlende Werte ergänzt werden?

A:
  • Interpolation
    • Daten aus den anderen Werten abschätzen (scikit-learn: SimpleImputer)
  • Mittelwert-Imputation
    • den fehlenden Wert einfach durch Mittelwert der gesamten Merkmalspalte ersetzen
Q:

Was kann das Entfernen von Merkmalen bringen?

A:

Das Entfernen von Merkmalen kann die Klassifizierungsrate verbessern

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