Dr. Mühlmann, Thomas - AKJStat

ann, Jens/Volberg, Sebastian: Entwicklungslinien der Offenen Kinder- und Jugendarbeit. Befunde der 7. Strukturdatenerhebung zum Berichtsjahr 2017 für Nordrhein-WestfalenTeil I: Ergebnisse . Unter Mitarbeit [...] ann, Jens/Volberg, Sebastian: Entwicklungslinien der Offenen Kinder- und Jugendarbeit. Befunde der 7. Strukturdatenerhebung zum Berichtsjahr 2017 für Nordrhein-Westfalen. Teil II: Methoden und Vergleiche [...] “ und Ausgaben für Hilfen zur Erziehung zusammen? In: KomDat Jugendhilfe. Jg. 20. Nr. 1/2017. S. 4-7. Arbeitsstelle Kinder- und Jugendhilfestatistik: Empirische Befunde zur Kinder- und Jugendhilfe. Analysen …

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Care x Quint IV -0.05 (0.06) 0.00 (0.06) Gave Care x Quint V 0.01 (0.06) 0.02 (0.06) Constant 7.41 *** (0.05) 7.41 *** (0.05) 5.57*** (0.76) 5.57*** (0.76) R-squared 0.1513 0.1513 F 591.68*** 521.60*** 96 [...] care and psychological well-being 6 Martina Brandt for WP 2 & 3 IN-CARE: Inequality in Long Term Care 7 Hypotheses Informal care Formal care More beneficial / less detrimental for lower-SES Less beneficial …

6MLVstrukt.pdf

Full Parsing erstellt Syntaxbäume für Sätze. Beispiel: S ! NP, V P V P ! V,NP NP ! Det, N NP ! Prep,N 7 von 35 LS 8 Künstliche Intelligenz Fakultät für Informatik Technische Universität Dortmund Überblick [...] irgend einer Verlustfunktion " ist für eine Menge von Beispielen T RT (f) = 1 2 N( i=1 "(!yi, f(!xi)) (7) Um die Verletzung der Nebenbedingung für ein !y ,= !yi bei großem Verlust "(!yi, !y) stärker zu bestrafen [...] SV M2 (s.9) wobei !" ) ' j ' !y"!Sj %j !y"#!j(!y$) 6 !y" := arg max!y!Y H(!y) – schwieriger Schritt! 7 $i := max{0, max!y!SiH(!y)} 8 if H( !y") > $i + & then 9 Si := Si 1 { !y"} 10 %S :=optimiere duales …

6DMVstrukt

Full Parsing erstellt Syntaxbäume für Sätze. Beispiel: S ! NP, V P V P ! V,NP NP ! Det, N NP ! Prep,N 7 von 37 LS 8 Informatik Computergestützte Statistik Technische Universität Dortmund Überblick Lernaufgaben [...] irgend einer Verlustfunktion " ist für eine Menge von Beispielen T RT (f) = 1 2 N* i=1 "(!yi, f(!xi)) (7) Um die Verletzung der Nebenbedingung für ein !y -= !yi bei großem Verlust "(!yi, !y) stärker zu bestrafen [...] SV M2 (s.9) wobei !" 0 ) j ) !y""Sj %j !y"#!j(!y#) 6 !y! := arg max!y"Y H(!y) – schwieriger Schritt! 7 $i := max{0, max!y"SiH(!y)} 8 if H( !y!) > $i + & then 9 Si := Si 1 { !y!} 10 %S :=optimiere duales …

auf Werkseinstellung zurückgesetzt. 2.3. Testteilnehmer Insgesamt nahmen 24 Personen (17 männlich, 7 weib- lich) an dem Test teil. Bei den Teilnehmern handelt es sich um unbedarfte, in visueller Quali [...] in der abschließenden Fragerunde und während der Wertung mittels der Me- thode des lauten Denkens [7] erhoben wurden, lassen sich diese Ergebnisse bestätigen. Diese qualitätsbe- schreibenden Aussagen wurden [...] assessment of the quality of television pictures. International Telecommunication Union, Genf, 2012. [7] Nielsen, J. Usability Engineering. Academic Press, 1993. S.195. [8] Knoche, H. McCarthy, J. Sasse, …

Vorlesung Maschinelles Lernen - Strukturelle Modelle – SVMstruct

Full Parsing erstellt Syntaxbäume für Sätze. Beispiel: S → NP, V P V P → V,NP NP → Det,N NP → Prep,N 7 von 37 LS 8 Informatik Technische Universität Dortmund Überblick Lernaufgaben Primales Problem Duales [...] irgend einer Verlustfunktion ∆ ist für eine Menge von Beispielen T RT (f) = 1 2 N∑ i=1 ∆(~yi, f(~xi)) (7) Um die Verletzung der Nebenbedingung für ein ~y 6= ~yi bei großem Verlust ∆(~yi, ~y) stärker zu bestrafen [...] SVM2 (s.9) wobei ~β ≡ ∑ j ∑ ~y′∈Sj α j ~y′ δΨj(~y′) 6 ~y∗ := arg max~y∈Y H(~y) – schwieriger Schritt! 7 ξi := max{0,max~y∈Si H(~y)} 8 if H( ~y∗) > ξi + ε then 9 Si := Si ∪ { ~y∗} 10 αS :=optimiere duales …

Vorlesung Wissensentdeckung - Knowledge based sampling – KBS

Katharina Morik, Uwe Ligges LS 8 Informatik Computergestützte Statistik Technische Universität Dortmund 2.7.2013 1 von 32 LS 8 Informatik Computergestützte Statistik Technische Universität Dortmund Lernaufgabe [...] für Y gegeben A. Lift normalisiert die precision gegenüber einer verzerrten Verteilung der Klassen! 7 von 32 LS 8 Informatik Computergestützte Statistik Technische Universität Dortmund Lernaufgabe Subg [...] A, Y ] = PrD[x | A, Y ] (5) PrD′ [x | A,¬Y ] = PrD[x | A,¬Y ] (6) PrD′ [x | ¬A, Y ] = [x | ¬A, Y ] (7) PrD′ [x | ¬A,¬Y ] = [x | ¬A,¬Y ] (8) Die Beschränkungen (5 – 8) bestimmen die neue Verteilung D′ : …

Für eine gegebene Hyperebene H erfolgt die Klassifikation dann durch ŷ = sign ( β0 + 〈 ~x , ~β 〉) 7 von 39 Hinführungen zur SVM (Support Vector Machine) Maximum Margin Methode Zusammenfassung Achtung [...] ∈ C− Die Nebenbedingungen lassen sich zusammenfassen zu y( 〈 ~x , ~β 〉 + β0)− 1 ≥ 0 ∀(~x , y) ∈ X (7) 25 von 39 Hinführungen zur SVM (Support Vector Machine) Maximum Margin Methode Zusammenfassung Optimierung [...] Margin Methode Zusammenfassung Lagrange-Formulierung der SVM Die Umformung der Nebenbedingungen aus (7) erlaubt gerade die Anwendung von Lagrange (es sind nur Ungleichheitsbedingungen): Lagrange-Funktion …