Wissensentdeckung in Datenbanken - Optimierung, Überanpassung

15 -1 -0.5 0 0.5 1 -1 -0.5 0 0.5 1 F u n c ti o n v a lu e z T 0 T 1 T 2 T 3 T 4 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 E rr (f ;x ,y ) f(x) y = +1 y = -1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 -2 -1.5 -1 -0.5 [...] 04.05.2017 1 von 15 -1 -0.5 0 0.5 1 -1 -0.5 0 0.5 1 F u n c ti o n v a lu e z T 0 T 1 T 2 T 3 T 4 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 E rr (f ;x ,y ) f(x) y = +1 y = -1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 [...] 3 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 M S E (f ;x ,y ) f(x) y = +1 y = -1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 H in g e( f; x ,y ) f(x) y = +1 y = -1 Informatik—Künstliche Intelligenz Computergestützte …

Träger 86 1.06 1,314 95* 0.67 1,311 31 1.40 1,246 26* 1.33 1,240 9 0.86 1,235 19 1.20 1,231 64 1.43 1,283 20 1.24 1,176 Frei konfessionelle Träger 84 1.10 1,317 93* 0.76 1,318 32 1.37 1,239 24* 1.28 1,215 7 [...] Träger 30* 1.45 1,120 61* 1.55 1,133 49 1.61 1,093 77 1.35 1,127 94 0.79 1,148 14 1.14 1,019 Frei konfessionelle Träger 34* 1.52 1,086 54* 1.58 1,096 55 1.61 1,065 72 1.44 1,093 91* 0.89 1,111 12 1.07 988 [...] Träger 33 1.17 1,625 64~ 1.20 1,629 45 1.24 1,621 73*~ 1.11 1,628 90*~ 0.75 1,630 14 0.86 1,611 Frei konfessionelle Träger 32~ 1.32 1,251 47*~ 1.41 1,253 51 1.42 1,251 72 1.27 1,254 93 0.73 1,257 12 0.92 …

Blatt 5 Aufgabe 5.1 (7 Punkte) Gegeben sei ein Klassifikationsproblem mit zwei Klassen. Nehmen Sie an, dass die Daten aus zwei univariaten Normalverteilungen mit µ0 = 0, µ1 = 1 und σ0 = σ1 = 1 stammen. Die [...] Beobachtungen mit einer Wahrscheinlichkeit von π1 = 4/5 aus Klasse 1 stammen. e) Stellen Sie die beiden Funktionen π0 · f(x |µ0, σ0) und π1 · f(x |µ1, σ1) sowie die a posteriori Wahrscheinlichkeiten der [...] x0 <- rnorm(40) x1 <- rnorm(160, mean = 1) daten <- data.frame(x = c(x0, x1), y = factor(c(rep(0, 40), rep(1, 160)))) Schätzen Sie die a posteriori Wahrscheinlichkeiten der Klasse 1 mithilfe einer lo …

fest 6.4 0.15 1,712 1.1 0.04 1,729 1.5 0.05 1,681 1.0 0.05 1,703 2.5 0.07 1,655 57.0 1.15 1,781 Großstadt 7.3 0.17 1,327 1.2 0.06 1,338 2.0 0.07 1,289 1.2 0.07 1,319 2.6 0.08 1,273 62.1 1.25 1,381 Mittelstadt [...] 10.3 0.21 1,640 42.6 1.26 1,033 41.3 1.10 1,224 56.4 1.21 1,250 29.1 0.75 1,534 57.0 1.15 1,781 Großstadt 9.6 0.22 1,266 40.5 1.36 695 39.5 1.15 981 57.5 1.25 1,039 29.4 0.76 1,180 62.1 1.25 1,381 Mittelstadt [...] 12 1,396 1.2 0.04 1,188 1.7 0.05 1,278 1.1 0.02 1,279 5.4 0.11 1,388 57.1 1.15 1,357 Großstadt 5.8 0.16 836 1.1 0.04 679 2.0 0.07 783 1.1 0.03 794 5.8 0.15 837 61.9 1.56 818 Mittelstadt 5.5 0.13 1,032 …

Westdeutschland 1.5 0.70 1,014 1.0 0.36 199 1.0 0.07 1,114 1.0 0.10 878 1.0 0.28 1,872 1.0 0.22 416 1.0 0.43 1,071 1.0 0.21 670 1.0 0.11 1,031 1.0 0.16 210 1.0 2.40 491 1.0 0.06 1,968 1.0 0.07 1,104 1.0 0.12 483 [...] 163 1.0 0.55 22 1.0 0.26 146 1.0 0.22 141 1.0 0.47 289 1.0 0.79 87 1.0 0.25 165 1.0 0.28 130 1.0 0.38 154 1.0 0.11 29 1.0 0.42 115 1.0 0.14 347 1.0 0.10 242 1.0 0.14 73 1.0 0.58 56 1.0 0.19 37 1.5 1.58 [...] Bayern 1.0 1.62 104 1.0 0.11 13 1.0 0.13 136 1.0 0.14 131 1.0 0.11 240 1.0 0.08 43 1.0 0.15 100 1.0 0.78 83 1.0 0.13 118 1.0 0.21 18 1.0 2.46 42 1.0 0.10 186 1.0 0.11 112 1.0 0.13 53 1.0 0.15 22 1.0 0.21 …

40 1.66 25 1.79 1,032 8 1.02 2 0.46 15 1.35 16 1.28 42 1.66 17 1.83 1,085 43 2.59 3 0.78 18 1.95 14 1.61 19 1.74 2 0.73 626 4 0.76 0 0.07 7 1.10 4 0.72 26 1.65 59 1.95 1,002 4 0.88 1 0.31 9 1.15 10 1.50 [...] 50 35 1.88 42 2.10 662 4 0.65 1 0.34 14 1.37 20 1.38 41 1.98 20 1.42 1,014 49 2.64 14 1.97 20 2.28 11 1.69 6 1.42 0 - 366 65 2.43 7 1.24 15 1.83 11 1.69 1 0.54 1 0.39 484 Rheinland-Pfalz 5 1.66 2 1.31 7 [...] 0.78 8 0.96 23 1.42 61 1.89 1,849 3 0.43 2 0.30 15 0.92 17 0.89 40 1.35 22 1.06 2,988 38 2.25 13 1.44 28 1.88 13 1.17 7 1.31 1 0.48 1,155 48 1.94 12 1.08 22 1.32 14 1.26 4 0.64 1 0.28 1,690 Fragetext: …

Wissensentdeckung in Datenbanken - LBP, Strukturlernen

Loopy Belief Propagation: Visualisierung (1. Iteration) mneu 2→1(1) = ∑ y∈{0,1} exp(⟨β12, φ12(1, y)⟩) ∏ w∈N (v)∖{1} malt w→2(y) 10 von 31 1 2 3 5 4 Xv = {0,1}, v ∈ {1,2, . . . ,5} Informatik—Künstliche Intelligenz [...] Belief Propagation: Visualisierung (1. Iteration) mneu 1→2(1) = ∑ y∈{0,1} exp(⟨β12, φ12(y,1)⟩) 8 von 31 1 2 3 5 4 Xv = {0,1}, v ∈ {1,2, . . . ,5} Informatik—Künstliche Intelligenz Computergestützte Statistik [...] Loopy Belief Propagation: Visualisierung (1. Iteration) mneu 2→1(0) = ∑ y∈{0,1} exp(⟨β12, φ12(0, y)⟩) ∏ w∈N (v)∖{1} malt w→2(y) 9 von 31 1 2 3 5 4 Xv = {0,1}, v ∈ {1,2, . . . ,5} Informatik—Künstliche Intelligenz …

Wissensentdeckung in Datenbanken - LBP, Strukturlernen

Loopy Belief Propagation: Visualisierung (1. Iteration) mneu 2→1(1) = ∑ y∈{0,1} exp(⟨β12, φ12(1, y)⟩) ∏ w∈N (v)∖{1} malt w→2(y) 10 von 31 1 2 3 5 4 Xv = {0,1}, v ∈ {1,2, . . . ,5} Informatik—Künstliche Intelligenz [...] Belief Propagation: Visualisierung (1. Iteration) mneu 1→2(1) = ∑ y∈{0,1} exp(⟨β12, φ12(y,1)⟩) 8 von 31 1 2 3 5 4 Xv = {0,1}, v ∈ {1,2, . . . ,5} Informatik—Künstliche Intelligenz Computergestützte Statistik [...] Loopy Belief Propagation: Visualisierung (1. Iteration) mneu 2→1(0) = ∑ y∈{0,1} exp(⟨β12, φ12(0, y)⟩) ∏ w∈N (v)∖{1} malt w→2(y) 9 von 31 1 2 3 5 4 Xv = {0,1}, v ∈ {1,2, . . . ,5} Informatik—Künstliche Intelligenz …

Landeskirche Sachsens 272 3 3 0 1 1 4 255 5 100 1.1 1.1 0.0 0.4 0.4 1.5 93.8 1.8 Ev. Kirche in Mitteldeutschland 358 2 1 1 0 0 1 310 43 100 0.6 0.3 0.3 0.0 0.0 0.3 86.6 12.0 Anmerkungen: Die Zuordnung [...] 24.8 24.1 21.3 19.1 Ev. Kirche von Westfalen 10,625 1,360 2,618 2,361 2,327 1,959 100 12.8 24.6 22.2 21.9 18.4 Ev. Kirche in Württemberg 8,537 1,156 1,650 1,883 2,146 1,702 100 13.5 19.3 22.1 25.1 19.9 Ev [...] 6,746 27 1,364 2 170 117 648 33 100 74.1 0.3 15.0 0.0 1.9 1.3 7.1 0.4 Ev. Landeskirche in Baden 645 573 0 64 0 1 0 7 0 100 88.8 0.0 9.9 0.0 0.2 0.0 1.1 0.0 Ev.-Lutherische Kirche in Bayern 1,497 929 5 …