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Machine Learning
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Beschreiben Sie den Ablauf des Forward-Passes:
Datenpunkt wird am Eingang angelegt, Training-Target-Label und prädiziertes Traget-Label am Ausgang wird verglichen, Loss wird bestimmt
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Phi(X) ist eine nichtlineare Funktion. y(X, w) ist dann eine nichtlineare Funktion von X.
Beschreibt obige Vorschrift dann weiterhin ein Modell zur lineare Regression?
Ja. Zwar nichtlineare bezüglich X, aber weiterhin linear bezüglich der Modellparameter.
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Wir betrachten den Klassifikationsfall. Welche Kostenfunktion eignet sich für das Training mittels eines Datensatzes dessen Target-Labels One-Hot-Encoded sind?
Categorical Crossentropy
Bei Sparse-Encoded: Sparse Categorical Crossentropy
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Was ist der Unterschied zwischen Clustering und Klassifikation
Clustering: Unüberwacht
Klassifikation: Überwacht
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Nennen Sie zwei Anwendungsfelder von RNNs:
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Was bedeutet Regression
Algorithmus sagt kontinuierliche Zielgröße voraus, aufbauend auf bekannten Einflussgrößen
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Nachfolgend finden Sie eine mathematische Vorschrift, wie gegebene Ausgangsdaten y(X,w) von gegebenen Eingangsdaten X und einem zu bestimmenden Parametersatz w abhängen:
y(X,w) = Summe(w_j * phi_j(X) = w_Hoch_T * phi(X))
Was beschreibt die Funktion phi(X)?
phi(X) beschreibt die Basisfunktion
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Was hat Y für eine Bedeutung?
Zielgröße
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Muss bei einer nichtlineare Funktion von x eine nicht-lineare Basisfunktion y(x,w) verwendet werden oder wäre eine lineare auch denkbar?
nicht-lineare Basisfunktion muss verwendet werden!
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Was bedeutet Ridge Regression?
Ridge-Regression ist nichts anderes wie lineare Regression mit eingebautem Penalty Term
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Allgemeine Gleichung für Lineare Regression für Polynom 1. Grades?
y(x,w) = w0 + w1*x1 + w2*x2 + ...
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