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Machine Learning-Algorithmen zu verstehen ist eine Herausforderung. Mit dem folgenden Text möchte ich einen Beitrag dazu leisten, indem ich ein Spezialthema betrachte: Wie gehen verschiedene Machine Learning-Algorithmen mit Interaktionseffekten um? Folgende Machine-Learning-Algorithmen werden betrachtet: Lineare Regression GAM = Generalized Additiv... mehr auf statistik-dresden.de

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Künstliche Intelligenz hat längst den Weg in die Softwareentwicklung gefunden. Sie kann Code generieren, analysieren, testen, refaktorieren und dokumentieren. Doch immer wieder zeigt sich ein paradoxes Phänomen: Je komplexer der Code, desto schlechter werden die Ergebnisse. Gerade... mehr auf 1manfactory.com

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Soll ich's wirklich machen, oder lass ich es lieber sein? Diese Frage stellen wir uns häufig, wenn es um Entscheidungen in schwierigen Situationen geht. Diese häufig sind dadurch gekennzeichnet, dass wir uns einerseits nicht wohl fühlen in ihr, aber gleichzeitig nicht den Schritt gehen wollen, uns dagegen zu entscheiden, weil wir eigentlich daran f... mehr auf tomoff.de

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Datensätze mit mehr Variablen als Fällen sind eine besondere Herausforderung für die Datenanalyse: p > n, p für predictors, Prädiktoren; n für die Stichprobengröße. Klassische Verfahren wie die lineare Regression sind unter diesen Bedingungen rechnerisch nicht lösbar. Die Daten: p > n Hier ein Beispiel: biomarker.Rda enthält 90 Fälle (Beoba... mehr auf statistik-dresden.de

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Beim Data Mining geht es darum, Erkenntnisse aus vorhandenen Daten zu gewinnen – im Gegensatz zum Machine Learning, das darauf abzielt, zuvor traininerte Modelle auf neue Daten anzuwenden. TL; DR: Kurze Zusammenfassung Entscheidungsbäume sind ein mächtiges Werkzeug für Data Mining-Aufgaben. Sind sind in R leicht zu erstellen und besonders gut... mehr auf statistik-dresden.de

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Das Maschinelle Lernen vereinigt Methoden aus unterschiedlichen Fachbereichen. Während Ansätze der klassischen Statistik eher auf Hypothesentests ausgelegt sind, steht beim Data Mining oft die Ableitung von praxisrelevanten Erkenntnissen aus vorhandenen Daten im Vordergrund, und das Machine Learning zielt auf die Anwendung der „trainierten... mehr auf statistik-dresden.de

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