R an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für R an der TU München

Arrow Arrow

Komplett kostenfrei

studysmarter schule studium
d

4.5 /5

studysmarter schule studium
d

4.8 /5

studysmarter schule studium
d

4.5 /5

studysmarter schule studium
d

4.8 /5

Lerne jetzt mit Karteikarten und Zusammenfassungen für den Kurs R an der TU München.

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

Methods for dimensionality reduction

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

Methods for Clustering

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

Multi-dimensional scaling general idea

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

Multi-dimensional scaling more technically...

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

Gaussian mixture model in general

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

Deterministic model

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

Stochastic model

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

Gaussian noise definition

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

PCA and low redundancy

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

Intuition of PCA

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

The Goals of a simple linear model analysis are?

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

Intuition of the way how to find the best parameters for the linear regression model?

Kommilitonen im Kurs R an der TU München. erstellen und teilen Zusammenfassungen, Karteikarten, Lernpläne und andere Lernmaterialien mit der intelligenten StudySmarter Lernapp. Jetzt mitmachen!

Jetzt mitmachen!

Flashcard Flashcard

Beispielhafte Karteikarten für R an der TU München auf StudySmarter:

R

Methods for dimensionality reduction
Principal component analysis (PCA) Multidimensinal scaling (MDS)

R

Methods for Clustering
k-means model based clustering hierarchical clustering comparing clustering results

R

Multi-dimensional scaling general idea
Multidimensional scaling (MDS) is a means of visualizing the level of similarity of individual cases of a dataset. MDS is used to translate "information about the pairwise 'distances' among a set of n objects or individuals" into a configuration of n points mapped into an abstract Cartesian space. [Wikipedia]

R

Multi-dimensional scaling more technically...
More technically, MDS refers to a set of related ordination techniques used in information visualization, in particular to display the information contained in a distance matrix. It is a form of non-linear dimensionality reduction. Given a distance matrix with the distances between each pair of objects in a set, and a chosen number of dimensions, N, an MDS algorithm places each object into N-dimensional space such that the between-object distances are preserved as well as possible. If N is one or two, then 2D scatter plots of the resulting points are possible. [Wikipedia]

R

Gaussian mixture model in general
Gaussian mixture model = probabilistic model assumes all the data points are generated from a mixture of a finite number of Gaussian distributions with unknown parameters. One can think of mixture models as generalizing k-means clustering to incorporate information about the covariance structure of the data as well as the centers of the latent Gaussians. [https://scikit-learn.org/stable/modules/mixture.html]

R

Deterministic model
In mathematics, computer science and physics, a deterministic system is a system in which no randomness is involved in the development of future states of the system. A deterministic model will thus always produce the same output from a given starting condition or initial state.

R

Stochastic model
A stochastic model is a tool for estimating probability distributions of potential outcomes by allowing for random variation in one or more inputs over time. The random variation is usually based on fluctuations observed in historical data for a selected period using standard time-series techniques.

R

Gaussian noise definition
Gaussian noise is statistical noise having a probability density function (PDF) equal to that of the normal distribution, which is also known as the Gaussian distribution.[1][2] In other words, the values that the noise can take on are Gaussian-distributed. [Wikipedia]

R

PCA and low redundancy
Correlation indicates that there is redundancy in the data. Due to this redundancy, PCA can be used to reduce the original variables into a smaller number of new variables ( = principal components) explaining most of the variance in the original variables.

R

Intuition of PCA
PCA can be thought of as fitting an n-dimensional ellipsoid to the data.

R

The Goals of a simple linear model analysis are?
1. Prediction of future observations 2. Assessment of the effect of, or relationship between, explanatory variables on the response 3. A general description of data structure

R

Intuition of the way how to find the best parameters for the linear regression model?
Maximizing the likelihood is actually equivalent to minimizing the residual sum of squares (RSS)

Melde dich jetzt kostenfrei an um alle Karteikarten und Zusammenfassungen für R an der TU München zu sehen

Singup Image Singup Image
Wave

Andere Kurse aus deinem Studiengang

Für deinen Studiengang R an der TU München gibt es bereits viele Kurse auf StudySmarter, denen du beitreten kannst. Karteikarten, Zusammenfassungen und vieles mehr warten auf dich.

Zurück zur TU München Übersichtsseite

Applied Strategy and Organization (WI001111)

Grundlagen Datenbanken

International Relations

r cards

Innovative Unternehmer

Elektronisches Publizieren

networks and monetary transactions

information management

Was ist StudySmarter?

Was ist StudySmarter?

StudySmarter ist eine intelligente Lernapp für Studenten. Mit StudySmarter kannst du dir effizient und spielerisch Karteikarten, Zusammenfassungen, Mind-Maps, Lernpläne und mehr erstellen. Erstelle deine eigenen Karteikarten z.B. für R an der TU München oder greife auf tausende Lernmaterialien deiner Kommilitonen zu. Egal, ob an deiner Uni oder an anderen Universitäten. Hunderttausende Studierende bereiten sich mit StudySmarter effizient auf ihre Klausuren vor. Erhältlich auf Web, Android & iOS. Komplett kostenfrei. Keine Haken.

Awards

Bestes EdTech Startup in Deutschland

Awards
Awards

European Youth Award in Smart Learning

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Europa

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Deutschland

Awards
Awards

European Youth Award in Smart Learning

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Europa

Awards

So funktioniert's

Top-Image

Individueller Lernplan

StudySmarter erstellt dir einen individuellen Lernplan, abgestimmt auf deinen Lerntyp.

Top-Image

Erstelle Karteikarten

Erstelle dir Karteikarten mit Hilfe der Screenshot-, und Markierfunktion, direkt aus deinen Inhalten.

Top-Image

Erstelle Zusammenfassungen

Markiere die wichtigsten Passagen in deinen Dokumenten und bekomme deine Zusammenfassung.

Top-Image

Lerne alleine oder im Team

StudySmarter findet deine Lerngruppe automatisch. Teile deine Lerninhalte mit Freunden und erhalte Antworten auf deine Fragen.

Top-Image

Statistiken und Feedback

Behalte immer den Überblick über deinen Lernfortschritt. StudySmarter führt dich zur Traumnote.

1

Lernplan

2

Karteikarten

3

Zusammenfassungen

4

Teamwork

5

Feedback