Big Data & Data Science an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

Karteikarten und Zusammenfassungen für Big Data & Data Science an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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How do I prevent Overfitting?

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"Holdout method"?

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What does "False Negatives (FN)" mean?

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What can be potential reasons for a bad behaving logistic regression classifier in modeling the relationship between the features and the target?

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What is "Overfitting"?

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the gradient descent...

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Which variance and bias has Overfitting?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. low bias

  2. high variance

  3. high bias

  4. low variance

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What does the 68-95-99.7 rule or empirical rule express?

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Which bias and variance has Underfitting?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. high variance

  2. low variance

  3. high bias

  4. low bias

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What does "False Positive (FP)" mean?

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What fundamental problem lies ahead when searching for the right learning rate?

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What is the major criticism about learning rate schedules?

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Big Data & Data Science

How do I prevent Overfitting?

Using hyperparameters or techniquies to limit and constrain how much detail the model learns

Big Data & Data Science

"Holdout method"?

Learn only with the training set and then let it predict with the unseen features of the test set

Prevents the model from remembering features it has already seen and therefore gives us a much better idea how well a model generalizes to unseen data

Big Data & Data Science

What does "False Negatives (FN)" mean?

Amount of Samples that are positive but have been classified as negative
This type of error is also called Type II error

Big Data & Data Science

What can be potential reasons for a bad behaving logistic regression classifier in modeling the relationship between the features and the target?
  • hyperparameters may be not correctly set for this specific kind of problem and dataset
  • more obvious: bad perfomance is a result of not-normalizing the features

Big Data & Data Science

What is "Overfitting"?

The model is to complex and gets trained with too much features it starts to learn from the noise and inaccurate data entries in the dataset
Noise or random fluctuations in the training data is picked up and learned as concepts by the model making it unrealistic

Big Data & Data Science

the gradient descent...

…is an iterative optimization algorithm which means that in order to get the best result it is necessary to pass over the training set for a multiple of times in a way

Big Data & Data Science

Which variance and bias has Overfitting?
  1. low bias

  2. high variance

  3. high bias

  4. low variance

Big Data & Data Science

What does the 68-95-99.7 rule or empirical rule express?

In a normal distribution 68.27%, 95.45% and 99.73% of the values lie within one, two or three standard deviations (sigma) of the mean.

This is related to the three-sigma rule of thumb.

Big Data & Data Science

Which bias and variance has Underfitting?
  1. high variance

  2. low variance

  3. high bias

  4. low bias

Big Data & Data Science

What does "False Positive (FP)" mean?

Amount of samples that are negative but have been classified as positive. This type of error is also called Type I error

Big Data & Data Science

What fundamental problem lies ahead when searching for the right learning rate?
  • high values for the learning rate often lead to overshooting or oscillation around the minimum
  • very low values often slowing down the process of reaching the minimum and/or tapping the algorithm in an undesirable local minimum

Big Data & Data Science

What is the major criticism about learning rate schedules?
  • factors like decay or momentum are fixed beforehand
  • so they do not adapt to the training set and to the learning process in general which is a crucial point as especially the learning rate varies greatly depending on the problem and / or the model

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