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

Karteikarten und Zusammenfassungen für Big Data & Data Science im Wirtschaftsinformatik - Business Information Systems (dual, berufsbegleitend) Studiengang an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management in Aachen

CitySTADT: Aachen

CountryLAND: Deutschland

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the gradient descent...

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What causes Overfitting?

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What are the differences between batch gradient descent and stochastic gradient descent?

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Main features of the Logistic Function

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Normalization/Standardization

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Real business classification problems of each where recall, precision and F1 score woulb be an appropiate performance metric in order to evaluate the model

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What does Underfitting means?

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What is meant by reinforcement learning?

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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 are the main key facts of reinforcement learning?

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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 doesn't say ACC to us?

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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

What causes Overfitting?

high variance which is expressed by both a low error in the training set and a high error in the test set making the model not generalizing well

Big Data & Data Science

What are the differences between batch gradient descent and stochastic gradient descent?

Batch gradient descent: gradually algorithm, takes the entire training set before taking only a single small step in the direction of the steepest descent

Stochastic gradient descent: iterative, the training set which is randomly shuffled in each epoch, updates the parameter according to the gradient, only encounters one batch per training instance only

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

Normalization/Standardization

Reduce the curvature (annäherung) and thus making the surface more spherical so that the gradient points right at the minimum which improves the overall convergence

Big Data & Data Science

Real business classification problems of each where recall, precision and F1 score woulb be an appropiate performance metric in order to evaluate the model

Recall: Fraud detection, sick-patient detection
Precision: Email spam detection
F1 score: Algorithmic trading

Big Data & Data Science

What does Underfitting means?

If a model has both a high error in the training set and a high error in the test set 
Underfitting means that a model does not fit the data well enough 
This is because the model is unable to capture the relationship between the training instances and the target values causing a high bias due to erroneaous assumptions in the hypothesis

Big Data & Data Science

What is meant by reinforcement learning?
  • the process of modeling and predicting a continuous, numerical outcome that are often quantities, such as amounts and sizes
  • examples for regression could be predicting real-estate prices, stock price movements, student test scores
  • some algorithms have the word regression in their name, such as linear regression and logistic regression, which can make things confusing!
    • Linear regression is a regression algorithm whereas logistic regression is a classification algorithm

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 are the main key facts of reinforcement learning?
  • Algorithms from the group of reinforcement learning produce agents rather than classical models that receive information from the environment and react to it by performing an action
  • information that the agent receives from the environment in form of numerical data is called state which is stored and then used for choosing the right action
  • The result of the action, the agent receives a reward that can be either positive or negative which is then used as a feedback to the agent in order to update its parameters and change its future actions
  • process of learning and training is a process of trial and error 
    • agent finds itself in various states and gets punished every time it takes the wrong action and thus starts learning how to take better actions

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 doesn't say ACC to us?

If the „ones“ are learned or not

Gradient

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