Data Mining and Knowledge Discovery

Karteikarten und Zusammenfassungen für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München auf StudySmarter:

Important characteristics of time series data

Beispielhafte Karteikarten für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München auf StudySmarter:

Conventional histograms

Beispielhafte Karteikarten für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München auf StudySmarter:

Fuzzy histogram

Beispielhafte Karteikarten für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München auf StudySmarter:

Purpose of data visualisation

Beispielhafte Karteikarten für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München auf StudySmarter:

What is the difference between correlation and regression?

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Which algorithms (e.g. bubble sort) would you choose for building an e-mail spam filter

Beispielhafte Karteikarten für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München auf StudySmarter:

Which algorithms (e.g. bubble sort) would you choose for solving an optimization problem with (implicit) constraints?

Beispielhafte Karteikarten für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München auf StudySmarter:

Which algorithms (e.g. bubble sort) would you choose for removing outliers in a discrete time series?

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Which algorithms (e.g. bubble sort) would you choose for finding out if a data set contains clusters?

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Which algorithms (e.g. bubble sort) would you choose for visualizing a data set with five features?

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Standardization

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FIR VS IIR

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Beispielhafte Karteikarten für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München auf StudySmarter:

Data Mining and Knowledge Discovery

Important characteristics of time series data

spectral features:

  • amplitude
  • phase spectra

Data Mining and Knowledge Discovery

Conventional histograms

special cases of fuzzy histograms for complementary rectangular membership functions

Data Mining and Knowledge Discovery

Fuzzy histogram

partially counts data for several neighbouring bins

Data Mining and Knowledge Discovery

Purpose of data visualisation

Show important data characteristics

Data Mining and Knowledge Discovery

What is the difference between correlation and regression?

Correlation: Quantify degree of dependency between pairs of features

Regression: Find functional depencency between features

Data Mining and Knowledge Discovery

Which algorithms (e.g. bubble sort) would you choose for building an e-mail spam filter

Naive Bayes Classifier

Data Mining and Knowledge Discovery

Which algorithms (e.g. bubble sort) would you choose for solving an optimization problem with (implicit) constraints?

Lagrange optimization

Data Mining and Knowledge Discovery

Which algorithms (e.g. bubble sort) would you choose for removing outliers in a discrete time series?

Median Filter

Data Mining and Knowledge Discovery

Which algorithms (e.g. bubble sort) would you choose for finding out if a data set contains clusters?

Hopkins Index

Data Mining and Knowledge Discovery

Which algorithms (e.g. bubble sort) would you choose for visualizing a data set with five features?

  • Principal Component Analysis
  • Scatter Plot

Data Mining and Knowledge Discovery

Standardization

Transformation of features to similar data ranges

Data Mining and Knowledge Discovery

FIR VS IIR

IIR need less parameters and require a lower computational effort

more sensitive to changes in their parameters and may become unstable

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