Big Data & Data Science

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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What ways are possible to avoid the gradient descent algorithm from endless looping?

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When is classification more appropiate then clustering?

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Main features of the Logistic Function

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What is "Overfitting"?

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What does Scale Invariance mean?

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What is the major criticism about learning rate schedules?

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

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Which supervised regression models have metric-continuous variables?

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What is a regression model called that uses a logistic function to model a binary target?

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What does "batch" mean in machine learning context?

And what is the context of batch size?

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What does "epoch" mean in machine learning context?

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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

What ways are possible to avoid the gradient descent algorithm from endless looping?
  • setting termination criteria (which are basically further hyperparameters)
  • for example to set a maximum number of passes over the entire training set (number of epochs, already defined hyperparameter)
  • to define a tolerance level which caues the algorithm to stop iterating whenever the loss function value of consecutive epochs is higher than the best loss function value minus the value set as tolerance level

Setting the right termination criteria is more art than science and nothing but the data only dictates what is wrong and what is right

Big Data & Data Science

When is classification more appropiate then clustering?

If there is a right answer, eg you have pre-labeled clusters in your training set

Big Data & Data Science

Main features of the Logistic Function
  1. Exists Due to the binary classification problem
  2. Idea: Squash the output of the linear regression hypothesis into a range between 0 and 1
  3. To do so: make use of the logistic (or sigmoid) function

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

What does Scale Invariance mean?
  • Whenever features are highly varying in magnitudes, units and range the loss function surface would be a very high curvature ellipse
  • gradient descent algorithms without adaptive learning rate do not posses the property of scale invariance, they ignore the curvature and taking many steps which are not necessarily in the optimal direction because the step size can be different for each feature 
  • This means that no matter how the learning rate is set it is either too small and it will take a long time for the algorithm to converge or it is too big and the algorithm never converges

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

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

Which supervised regression models have metric-continuous variables?

Linear Regression

Big Data & Data Science

What is a regression model called that uses a logistic function to model a binary target?

Logistic regression model​​​​

Big Data & Data Science

What does "batch" mean in machine learning context?

And what is the context of batch size?

Contains one or more training instances a learning algorithm has to work through before updating the parameters

Actual number of instances in one batch is set by a hyperparameter called batch size

Big Data & Data Science

What does "epoch" mean in machine learning context?

One epoch means that each batch and thus each training instance has had the chance to update the model parameters

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