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Lernmaterialien für Machine Learning (FS21) an der University of Basel

Greife auf kostenlose Karteikarten, Zusammenfassungen, Übungsaufgaben und Altklausuren für deinen Machine Learning (FS21) Kurs an der University of Basel zu.

TESTE DEIN WISSEN

Beschreiben Sie den Ablauf des Forward-Passes:

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TESTE DEIN WISSEN

Datenpunkt wird am Eingang angelegt, Training-Target-Label und prädiziertes Traget-Label am Ausgang wird verglichen, Loss wird bestimmt

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TESTE DEIN WISSEN

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? 

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TESTE DEIN WISSEN

Ja. Zwar nichtlineare bezüglich X, aber weiterhin linear bezüglich der Modellparameter.

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TESTE DEIN WISSEN

Was bedeutet w_0?

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TESTE DEIN WISSEN

Bias-Parameter

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TESTE DEIN WISSEN

Abbruchkriterien der Optimierung der Kostenfunktion?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Kostenreduktion bleibt und Schwellwert
  • Maximale Iterationszahl erreicht
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TESTE DEIN WISSEN

Ist Logistische Regression oder Least-Squares-Klassifikation robuster gegenüber Ausreißern?

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TESTE DEIN WISSEN

Logistische Regression ist robuster

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TESTE DEIN WISSEN

Was bedeutet Regression

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TESTE DEIN WISSEN

Algorithmus sagt kontinuierliche Zielgröße voraus, aufbauend auf bekannten Einflussgrößen

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TESTE DEIN WISSEN

Was bedeutet Groundtruth?

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TESTE DEIN WISSEN

Man kennt die Regel (bsp. Sinus)

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TESTE DEIN WISSEN

When you are training a SL model, how do you decide when to stop training?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Possible Methods:

1. when the training error is below a certain treshold and the testing error is increasing again 

(good method to provide overfitting) ››› ideally, one takes a saved model from before the testing error increased again

2. Cross Validation



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TESTE DEIN WISSEN

Wie bezeichnet man vom Menschen gewählte Parameter?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Hyperparameter

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TESTE DEIN WISSEN

Was bedeutet Ridge Regression?

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TESTE DEIN WISSEN

Ridge-Regression ist nichts anderes wie lineare Regression mit eingebautem Penalty Term

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TESTE DEIN WISSEN

Was passiert, wenn die Kovarianz-Matrix eine Diagonal-Matrix ist?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Zufallsvariablen sind unabhängig
  • Sigma² Werte stehen auf der Diagonale, alle anderen Einträge sind 0
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TESTE DEIN WISSEN

Nennen Sie zwei Anwendungsfelder von RNNs:

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TESTE DEIN WISSEN
  • Netze zur Textverarbeitung
  • Netze zur Verarbeitung von Zeitreihen
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  • 31723 Karteikarten
  • 845 Studierende
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Beispielhafte Karteikarten für deinen Machine Learning (FS21) Kurs an der University of Basel - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Beschreiben Sie den Ablauf des Forward-Passes:

A:

Datenpunkt wird am Eingang angelegt, Training-Target-Label und prädiziertes Traget-Label am Ausgang wird verglichen, Loss wird bestimmt

Q:

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? 

A:

Ja. Zwar nichtlineare bezüglich X, aber weiterhin linear bezüglich der Modellparameter.

Q:

Was bedeutet w_0?

A:

Bias-Parameter

Q:

Abbruchkriterien der Optimierung der Kostenfunktion?

A:
  • Kostenreduktion bleibt und Schwellwert
  • Maximale Iterationszahl erreicht
Q:

Ist Logistische Regression oder Least-Squares-Klassifikation robuster gegenüber Ausreißern?

A:

Logistische Regression ist robuster

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Q:

Was bedeutet Regression

A:

Algorithmus sagt kontinuierliche Zielgröße voraus, aufbauend auf bekannten Einflussgrößen

Q:

Was bedeutet Groundtruth?

A:

Man kennt die Regel (bsp. Sinus)

Q:

When you are training a SL model, how do you decide when to stop training?

A:

Possible Methods:

1. when the training error is below a certain treshold and the testing error is increasing again 

(good method to provide overfitting) ››› ideally, one takes a saved model from before the testing error increased again

2. Cross Validation



Q:

Wie bezeichnet man vom Menschen gewählte Parameter?

A:

Hyperparameter

Q:

Was bedeutet Ridge Regression?

A:

Ridge-Regression ist nichts anderes wie lineare Regression mit eingebautem Penalty Term

Q:

Was passiert, wenn die Kovarianz-Matrix eine Diagonal-Matrix ist?

A:
  • Zufallsvariablen sind unabhängig
  • Sigma² Werte stehen auf der Diagonale, alle anderen Einträge sind 0
Q:

Nennen Sie zwei Anwendungsfelder von RNNs:

A:
  • Netze zur Textverarbeitung
  • Netze zur Verarbeitung von Zeitreihen
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