Vorlesung Wissensentdeckung - Additive Modelle

zwischen -1,28 und +1,28. 0, 8 = P (−1, 28 ≤ X̄ − µ σ√ N ≤ 1, 28) = P (−1, 28 σ√ N ≤ X̄ − µ ≤ 1, 28 σ√ N ) = P (X̄ − 1, 28 σ√ N ≤ µ ≤ X̄ − 1, 28 σ√ N ) Das Intervall ist [X̄ − 1, 28 σ√ N ; X̄ + 1, 28 σ√ N [...] z) ist dann (1− 0, 8)/2 = 0, 1. Der z-Wert, für den die Fläche der Glockenkurve zwischen −z und z genau 1−α = 0, 8 beträgt, ist das (1− α 2 )-Quantil der Standardnormalverteilung, hier: 1, 28 (nachschlagen) [...] Varianz: σ2 = f+(1− f+) N Erwartungswert: E(p+) = f+/N In das allgemeine Konfidenzintervall [X̄ − z(1− α/2) σ√ N ; X̄ + 1, 28 σ√ N ] setzen wir diese Varianz ein und erhalten:[ f+ − z(1− α/2) √ f+(1− f+) N ; f+z(1− …

Impressum nach § 5 Abs. 1 Telemediengesetz (TMG)

Technische Universität (TU) Dortmund ist gem. § 2 Abs. 1 Satz 1 i.V.m. § 1 Abs. 2 Satz 1 Nr. 5 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (HG NRW) eine vom Land Nordrhein-Westfalen [...] Impressum nach § 5 Abs. 1 Telemediengesetz (TMG) Fakultät für Informatik Start Team Lehre Forschung Projekte Publikationen ML Bits Victor Grigas Impressum nach § 5 Abs. 1 Telemediengesetz (TMG) Die Technische [...] vertreten durch den Rektor Prof. Dr. Manfred Bayer. Die TU Dortmund nimmt ihre Aufgaben gem. § 76 Abs. 1 Satz 1 HG NRW unter der Rechtsaufsicht des Ministeriums für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhe …

Impressum nach § 5 Abs. 1 Telemediengesetz (TMG)

Technische Universität (TU) Dortmund ist gem. § 2 Abs. 1 Satz 1 i.V.m. § 1 Abs. 2 Satz 1 Nr. 5 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (HG NRW) eine vom Land Nordrhein-Westfalen [...] Impressum nach § 5 Abs. 1 Telemediengesetz (TMG) Fakultät für Informatik Start Team Lehre Forschung Projekte Publikationen ML Bits Victor Grigas Impressum nach § 5 Abs. 1 Telemediengesetz (TMG) Die Technische [...] vertreten durch den Rektor Prof. Dr. Manfred Bayer. Die TU Dortmund nimmt ihre Aufgaben gem. § 76 Abs. 1 Satz 1 HG NRW unter der Rechtsaufsicht des Ministeriums für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhe …

~β′ =  1 2 3  dann ist die Ebenengleichung nicht in Hesse Normalform, weil ‖~β′‖ = √ 14 6= 1. Wir normalisieren ~β = ~β′ ‖~β′‖ 1√ 14  1 2 3 〈 ~β , ~x 〉 − β0 = 0 1√ 14 x1 + 1√ 14 x2 + 1√ 14 x3 − [...] Eine Menge von N Beispielen X = { ~x1, . . . , ~xN } können wir dann als (N × p)-Matrix auffassen: X =  x1,1 x1,2 . . . x1,p x2,1 . . . ... ... . . . ... xN,1 xN,2 . . . xN,p  Dabei entspricht [...] β0 in den Vektor ~β codiert, indem jedes Beispiel x = (x1, . . . , xp) aufgefasst wird als (p + 1)-dimensionaler Vektor (x1, . . . , xp) 7→ (1, x1, . . . , xp) Dies ermöglicht die Darstellung von f als: …

Learning Important Features Through Propagating Activation Differences

when i1 > i2. We have h1 = (i1 − i2) > 0 and h2 = max(0, h1) = h1. By the Linear rule, we calculate that C∆i1∆h1 = i1 and C∆i2∆h1 = −i2. By the Rescale rule, the multiplier m∆h1∆h2 is ∆h2 ∆h1 = 1, and thus [...] thus C∆i1∆h2 = m∆h1∆h2 C∆i1∆h1 = i1 and C∆i2∆h2 = m∆h1∆h2 C∆i2∆h1 = −i2. The total contribution of i1 to the output o becomes (i1 − C∆i1∆h2 ) = (i1 − i1) = 0, and the total contribution of i2 to o is −C∆i2∆h2 [...] in task 1 represented “both GATA1 and TAL1 present”, task 2 represented “GATA1 present” and in task 3 represented “TAL1 present”. 1 4 of sequences had both GATA1 and TAL1 motifs (labeled 111), 1 4 had only …

Learning Important Features Through Propagating Activation Differences

when i1 > i2. We have h1 = (i1 − i2) > 0 and h2 = max(0, h1) = h1. By the Linear rule, we calculate that C∆i1∆h1 = i1 and C∆i2∆h1 = −i2. By the Rescale rule, the multiplier m∆h1∆h2 is ∆h2 ∆h1 = 1, and thus [...] thus C∆i1∆h2 = m∆h1∆h2 C∆i1∆h1 = i1 and C∆i2∆h2 = m∆h1∆h2 C∆i2∆h1 = −i2. The total contribution of i1 to the output o becomes (i1 − C∆i1∆h2 ) = (i1 − i1) = 0, and the total contribution of i2 to o is −C∆i2∆h2 [...] in task 1 represented “both GATA1 and TAL1 present”, task 2 represented “GATA1 present” and in task 3 represented “TAL1 present”. 1 4 of sequences had both GATA1 and TAL1 motifs (labeled 111), 1 4 had only …

Structured Lexical Similarity via Convolution Kernels on Dependency Trees

LCT 1 90.80% 1 94.80% 1 94.20% 0.33 85.40% 1 86.20% 0.33 87.40% LOCT 1 89.20% 1 93.20% 1 91.80% 1 85.40% 1 86.80% 1 87.00% LST 1 88.20% 1 85.80% 1 89.60% 1 84.00% 1 80.00% 1 85.00% LPST 3 89.40% 1 89.60% [...] child sequences s1a = cn1 and s2b = cn2 (a and b are the last children) ∆p(s1a, s2b) = ∆(a, b)× |s1|∑ i=1 |s2|∑ r=1 λ|s1|−i+|s2|−r × ×∆p−1(s1[1 : i], s2[1 : r]) where s1[1 : i] and s2[1 : r] are the child [...] by the tree. 3.1 SPTK Definition If n1 and n2 are leaves then ∆σ(n1, n2) = µλσ(n1, n2); else ∆σ(n1, n2) = µσ(n1, n2)× ( λ2 + ∑ ~I1,~I2,l(~I1)=l(~I2) λd(~I1)+d(~I2) l(~I1)∏ j=1 ∆σ(cn1 (~I1j), cn2 (~I2j)) …

Structured Lexical Similarity via Convolution Kernels on Dependency Trees

LCT 1 90.80% 1 94.80% 1 94.20% 0.33 85.40% 1 86.20% 0.33 87.40% LOCT 1 89.20% 1 93.20% 1 91.80% 1 85.40% 1 86.80% 1 87.00% LST 1 88.20% 1 85.80% 1 89.60% 1 84.00% 1 80.00% 1 85.00% LPST 3 89.40% 1 89.60% [...] child sequences s1a = cn1 and s2b = cn2 (a and b are the last children) ∆p(s1a, s2b) = ∆(a, b)× |s1|∑ i=1 |s2|∑ r=1 λ|s1|−i+|s2|−r × ×∆p−1(s1[1 : i], s2[1 : r]) where s1[1 : i] and s2[1 : r] are the child [...] by the tree. 3.1 SPTK Definition If n1 and n2 are leaves then ∆σ(n1, n2) = µλσ(n1, n2); else ∆σ(n1, n2) = µσ(n1, n2)× ( λ2 + ∑ ~I1,~I2,l(~I1)=l(~I2) λd(~I1)+d(~I2) l(~I1)∏ j=1 ∆σ(cn1 (~I1j), cn2 (~I2j)) …

Microsoft PowerPoint - Präsentation S._Fendrich 04.06.2014_End

absolut) 1. 68 6 1. 78 1 1. 76 1 1. 85 2 1. 75 1 1. 81 1 2. 18 7 2. 63 0 3. 23 3 3. 33 4 3. 43 8 3. 71 4 4. 03 0 1. 42 3 1. 34 7 1. 33 7 1. 32 9 1. 29 3 1. 34 3 1. 54 3 1. 81 3 2. 31 0 2. 24 1 2. 33 1 2. 46 [...] 184,3 101,5 28,1 Unter 3 Jahre 2008 46.927 19.720 21.309 5.898 229,1 96,3 104,0 28,8 2009 50.361 21.638 22.551 6.172 246,6 105,9 110,4 30,2 2010 51.428 23.022 22.244 6.162 252,2 112,9 109,1 30,2 2011 53 [...] 4.585 351,6 238,8 90,6 22,3 2011 73.634 50.116 18.718 4.800 356,1 242,4 90,5 23,2 2012 74.390 50.358 19.047 4.985 358,9 243,0 91,9 24,1 +16% +7% +29% +6% +12% +8% +5% +13% Anmerkung: Bei den ‚27er-Hilfen’ …