Vorlesung Wissensentdeckung - Klassifikation und Regression: nächste Nachbarn

Dimension furchtbar spärlich. N 1 p ist bei 100 Beispielen und p = 10 nur 1001/10 = 5 √ 10. Wenn 100 Beispiele bei p = 1 einen dichten Raum ergeben, muss man für die selbe Dichte bei p = 10 schon 10010 Beispiele [...] Einzelähnlichkeiten: Sim( ~x1, ~x2) = 1 p p∑ j=1 sim(x1,j , x2,j) Vielleicht sind einige Attribute wichtiger als andere? Sim( ~x1, ~x2) = ∑p j=1wjsim(x1,j , x2,j)∑p j=1wj Vielleicht ist der quadratische [...] Modellselektion Fluch der hohen Dimension bei kNN Die Dichte der Beispiele ist proportional zu N 1 p . Schon bei p = 10 brauchen wir 80% der möglichen Werte jedes Attributs Xi, um wenigstens 10% der Daten in …

Vorlesung Wissensentdeckung - Klassifikation und Regression: nächste Nachbarn

Dimension furchtbar spärlich. N 1 p ist bei 100 Beispielen und p = 10 nur 1001/10 = 5 √ 10. Wenn 100 Beispiele bei p = 1 einen dichten Raum ergeben, muss man für die selbe Dichte bei p = 10 schon 10010 Beispiele [...] Einzelähnlichkeiten: Sim( ~x1, ~x2) = 1 p p∑ j=1 sim(x1,j , x2,j) Vielleicht sind einige Attribute wichtiger als andere? Sim( ~x1, ~x2) = ∑p j=1wjsim(x1,j , x2,j)∑p j=1wj Vielleicht ist der quadratische [...] Modellselektion Fluch der hohen Dimension bei kNN Die Dichte der Beispiele ist proportional zu N 1 p . Schon bei p = 10 brauchen wir 80% der möglichen Werte jedes Attributs Xi, um wenigstens 10% der Daten in …

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Dimension furchtbar spärlich. N 1 p ist bei 100 Beispielen und p = 10 nur 1001/10 = 5 & 10. Wenn 100 Beispiele bei p = 1 einen dichten Raum ergeben, muss man für die selbe Dichte bei p = 10 schon 10010 Beispiele [...] Einzelähnlichkeiten: Sim( !x1, !x2) = 1 p p! j=1 sim(x1,j , x2,j) Vielleicht sind einige Attribute wichtiger als andere? Sim( !x1, !x2) = #p j=1 wjsim(x1,j , x2,j)#p j=1 wj Vielleicht ist der quadratische [...] Modellselektion Fluch der hohen Dimension bei kNN Die Dichte der Beispiele ist proportional zu N 1 p . Schon bei p = 10 brauchen wir 80% der möglichen Werte jedes Attributs Xi, um wenigstens 10% der Daten in …

Dimension furchtbar spärlich. N 1 p ist bei 100 Beispielen und p = 10 nur 1001/10 = 5 √ 10. Wenn 100 Beispiele bei p = 1 einen dichten Raum ergeben, muss man für die selbe Dichte bei p = 10 schon 10010 Beispiele [...] konkreter p-dimensionaler Vektor über diese Zufallsvariablen. 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 . . [...] ]2 (9) Die Anpassung des linearen Modells geht über alle N Beispiele und gewichtet alle p Merkmale (s. (3)). Diese Varianz ist von xi zu xi verschieden. Im Mittel über allen ~xi ist V ar(f̂p) = (p/N)σ2ε …

Vorlesung Wissensentdeckung in Datenbanken - Klassifikation und Regression

Dimension furchtbar spärlich. N 1 p ist bei 100 Beispielen und p = 10 nur 1001/10 = 5 √ 10. Wenn 100 Beispiele bei p = 1 einen dichten Raum ergeben, muss man für die selbe Dichte bei p = 10 schon 10010 Beispiele [...] konkreter p-dimensionaler Vektor über diese Zufallsvariablen. 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 . . [...] ]2 (9) Die Anpassung des linearen Modells geht über alle N Beispiele und gewichtet alle p Merkmale (s. (3)). Diese Varianz ist von xi zu xi verschieden. Im Mittel über allen ~xi ist V ar(f̂p) = (p/N)σ2ε …

WfB-Projektbericht.DOC

Lösungen“ 115 Seite 9. Outsourcing-Aktivitäten privater und öffentlicher Unternehmen 119 9.1 Methode 119 9.2 Struktur der Stichprobe 120 9.3 Aktuelle und zukünftige Outsourcing-Potenziale 122 9.4 Wertigkeit der [...] Dienstleistungen 125 9.5 Kriterien für Outsourcing-Aktivitäten 126 9.6 Beurteilungskriterien für die Wahl von Outsourcing-Partnern 128 9.7 Rahmenbedingungen für die Auftragsvergabe 129 9.8 Einschätzung der [...] der Leistungsstärke von Werkstätten 130 9.9 Volumen der Outsourcing-Aktivitäten privater Unternehmen 131 9.10 Beschaffungswesen der öffentlichen Einrichtungen 132 9.11 Fazit 132 10. Weiterbildung und Qu …

Journal_HD_SoSe_2010

Fundamentale vorgestellt und verschiedene Wege zur Kreativi- tätsförderung aufgezeigt. Termin: 9. August 2010, 9.30-17.30 Uhr Ort: HDZ, TU Dortmund, CDI-Gebäude, Raum 114 Kontakt und Information: tobias.h [...] Termine: 23. April 2010, 9.00-17.00 Uhr und 5. Mai 2010, 16.00-20.00 Uhr Ort: HDZ, TU Dortmund, CDI-Gebäude, Raum 114 Kontakt und Information: matthias.wiemer@tu-dortmund.de Anmeldeschluss: 9. April 2010 E-Tutoring [...] Projekte untersuchen aus eher psychologi- scher Sicht z.B. Studierende (6) und ihre Lernkon- zepte (9). Soziologische Untersuchungsansätze werden bspw. in den Feldern zu Beginn und am Ende deutlich: So …

fteldorado.dvi

g techniques for the online search interface. Online review 13(5), S. 407–424. Bowman, C.; Danzig, P.; Hardy, D.; Manber, U.; Schwartz, M. (1995). The Harvest Information Discovery and Access System. Computer [...] by Relevan- ce Feedback. Journal of the American Society for Information Science 41(4), S. 288–297. 9 Weibel, S.; Hakala, J. (1998). DC-5: The Helsinki Metadata Workshop; A Report on the Workshop and Subsequent …

4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Age C on su m pt io n 20 30 40 50 60 70 0 0.1 0.2 0.3 0.4 Age La bo r su pp ly High-skilled Low-skilled 20 25 30 35 40 45 50 55 60 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Age Bo rr ow in g [...] inequality among the group of high-skilled is generally higher than within the group of low-skilled.9 9This result is somewhat counterfactual as Storesletten et al. (2004) show that earnings inequality rises [...] 1.3 1.1 7.8 4.0 4.2 Q3 1.6 5.0 4.5 12.7 13.0 11.7 Q4 15.6 12.2 11.2 21.6 22.9 20.8 Q5 83.0 81.7 83.4 54.3 60.2 63.5 90-95 19.9 11.3 11.1 12.5 11.8 11.7 95-99 27.5 23.1 26.7 16.4 15.8 16.6 Top 1% 13.8 34 …

Microsoft Word - 05-ichsf06_end+SZ+EP.doc

deformation could be approximated best by an asymmetric winding design: one with 8 turns and one with 9 turns and a varying width of 10 to 13 mm. The use of a varying winding density to influence the pressure [...] pressure distribution according to DE 102 07 655 was successfully tested for flat coils (compare [9]) and could now be transferred to compression coils. According to the different electrical properties of [...] Productive, Proceedings of the International Conference on Hydroforming, Volume 3, Fellbach, 2003, p. 165- 184. [4] Psyk, V.; Beerwald, C.; Homberg, W.; Kleiner, M.: Extension of Forming Limits by Using …