Vorlesung Maschinelles Lernen - SVM – Textkategorisierung

TCat( [2 : 0 : 2], [1 : 4 : 3],︸ ︷︷ ︸ high frequency [3 : 1 : 3], [0 : 1 : 4],︸ ︷︷ ︸ medium frequency [1 : 0 : 19], [0 : 1 : 64],︸ ︷︷ ︸ low frequency ) [1 : 1 : 39])︸ ︷︷ ︸ rest ) [1 : 4 : 3] : Aus der Menge [...] erwartete Fehler einer SVM ist nach oben beschränkt durch: R2 n+ 1 a+ 2b+ c ac− b2 a = ∑s i=1 p2i fi b = ∑s i=1 p2ini fi c = ∑s i=1 n2 i fi R2 = ∑d r=1 ( v (r+k)φ )2 Es gibt l Wörter, s Merkmalsmengen, für einige [...] ty of TCat Error bound (Joachims 2002) R2 n+ 1 a+ 2b+ c ac− b2 a = ∑s i=1 p2i fi = 5.41 b = ∑s i=1 p2ini fi = 2.326 c = ∑s i=1 n2 i fi = 5.952 R2 = ∑d r=1 ( c (r+k)φ )2 ≤ 37 Nach 1000 Beispielen erwarteter …

5MLVsvm3.pdf

TCat( [2 : 0 : 2], [1 : 4 : 3],' () * high frequency [3 : 1 : 3], [0 : 1 : 4],' () * medium frequency [1 : 0 : 19], [0 : 1 : 64],' () * low frequency ) [1 : 1 : 39])' () * rest ) [1 : 4 : 3] : Aus der Menge [...] Fehler einer SVM ist nach oben beschränkt durch: R2 n + 1 a + 2b + c ac" b2 a = "s i=1 p2 i fi b = "s i=1 p2 i ni fi c = "s i=1 n2 i fi R2 = "d r=1 + v (r+k)! ,2 Es gibt l Wörter, s Merkmalsmengen, für einige [...] of TCat Error bound (Joachims 2002) R2 n + 1 a + 2b + c ac" b2 a = "s i=1 p2 i fi = 5.41 b = "s i=1 p2 i ni fi = 2.326 c = "s i=1 n2 i fi = 5.952 R2 = "d r=1 + c (r+k)! ,2 & 37 Nach 1000 Beispielen erwarteter …

chnis 1 Big Data in der Astrophysik 2 1.1 Feigelson und Jogesh, 2012 [7] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Huijse, Estevez et al. 2014 [10] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3 Zusa [...] detection) Definition 2: Klassifizierung Gegeben: • Klassen Y, y 2 {1,+1} • Objekte X • eine Trainingsmenge von Beispielen T = {( ~x1, y1), ..., ( ~xn, yn)} ⇢ X ⇥ Y Finde: eine Funktion f : X ! Y, die jedem [...] aus denen der Algorithmus besteht. Algorithmus 1: Random Forest [9] Gegeben: Trainingsdatenset L mit n Beispielen und m Attributen Schritt 1: Für b=1 bis B 1. Generiere eine Bootstrap Lernstichprobe der …

chnis 1 Big Data in der Astrophysik 2 1.1 Feigelson und Jogesh, 2012 [7] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Huijse, Estevez et al. 2014 [10] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.3 Zusa [...] detection) Definition 2: Klassifizierung Gegeben: • Klassen Y, y 2 {1,+1} • Objekte X • eine Trainingsmenge von Beispielen T = {( ~x1, y1), ..., ( ~xn, yn)} ⇢ X ⇥ Y Finde: eine Funktion f : X ! Y, die jedem [...] aus denen der Algorithmus besteht. Algorithmus 1: Random Forest [9] Gegeben: Trainingsdatenset L mit n Beispielen und m Attributen Schritt 1: Für b=1 bis B 1. Generiere eine Bootstrap Lernstichprobe der …

Module_Mathe_insgesamt_2025_final

Mathematik Turnus jährlich Dauer 1 Semester Studienabschnitt 1. Semester Leistungspunkte 5 LP Aufwand 150 h 1 Modulstruktur Nr. Element / Lehrveranstaltung Typ Leistungs- punkte SWS 1 Algebra / Funktionen und [...] Turnus halbjährlich Dauer 1 Semester Studienabschnitt 1. Semester Leistungspunkte 6 LP Aufwand 180 h 1 Modulstruktur Nr. Element / Lehrveranstaltung Typ Leistungs- punkte SWS 1 Ausgewählte Kapitel der [...] Turnus halbjährlich Dauer 1–2 Semester Studienabschnitt 1.–3. Semester Leistungspunkte 9 LP Aufwand 270 h 1 Modulstruktur Nr. Element / Lehrveranstaltung Typ Leistungs- punkte SWS 1 Fachseminar S 3 2 2 Ausgewählte …

jährlich 2 Semester ab dem 1. Se- mester 2 60 1 Modulstruktur: Nr Element/Veranstaltung Typ LP SWS 1 Einführung in die Technomathematik 1 P 1 2 Einführung in die Technomathematik 2 P 1 2 Lehrveranstaltungssprache: [...] Studienabschnitt:Leistungspunkte: Aufwand: Wintersemester 1 Semester ab dem 1. Se- mester 9 270 1 Modulstruktur: Nr Element/Veranstaltung Typ LP SWS 1 Vorlesung zu Analysis I V 6 4 2 Übung zu Analysis I Ü [...] Studienabschnitt:Leistungspunkte: Aufwand: jedes Semester 1 Semester ab dem 1. Se- mester 9 270 1 Modulstruktur: Nr Element/Veranstaltung Typ LP SWS 1 Vorlesung zu Lineare Algebra I V 6 4 2 Übung zu Lineare …

Sommersemester 2008 Blatt 7 Aufgabe 7.1 (6 Punkte) Im Netz liegt der Datensatz: beispiel1.txt. Dieser enthält in Spalte X Beobachtungswerte und in Spalte Y Klassenlabels i ∈ {1, 2}. a) Schätzen sie die Vert [...] lung mit und σi = 1, i = 1, 2 . b) Berechnen Sie die (datenabhängige) Bayes Klassifikationsregel auf Basis der geschätzten Verteilungsparameter bei symmetrischen Kosten c(i, j) = 1 − I{j}(i) (mit I{·}(·) …

Sie diese natürlich auch verwenden). 1. Trainieren Sie auch auf dieser Struktur wieder ein Lernverfahren Ihrer Wahl zur Klassifizierung von Dokumenten (vgl. Aufgabe 1). 2. Wenden Sie das Modell auf neue [...] Übung zur Vorlesung Maschinelles Lernen Wintersemester 2008/2009 Blatt 9 Das RapidMiner Text-Plugin1 bietet eine Reihe von Operatoren, um unterschiedliche Text-Formate (ASCII, PDF, HTML, usw.) in Wort-Vektoren [...] jeweils die Experimente sowie eine Tabelle mit den Performanz-Vektoren der Experimente an. Aufgabe 1 5 Punkte Im Verzeichnis samples des Subversion-Repository finden Sie einen Datensatz “News- groups” …