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36 Beziehungen: Algorithmus, Überanpassung, Überwachtes Lernen, Boosting, Bootstrapping-Verfahren, Cramér-Rao-Ungleichung, Empirische Risikominimierung, Entscheidungsbaum, Erwartungstreue, Erwartungswert, Feature Subset Selection, Freie Variable und gebundene Variable, Gepaarte Zufallsstichprobe, Gerd Gigerenzer, Heuristik, Journal of Machine Learning Research, Klassifikationsverfahren, Klassifizierung, Kognitionswissenschaft, Kreuzvalidierungsverfahren, Lernen, Lineares Modell, Maschinelles Lernen, Mischverteilung, Mittlere quadratische Abweichung, Modell, Nächste-Nachbarn-Klassifikation, Prognoseintervall, Rauschen (Physik), Regressionsanalyse, Satz von Gauß-Markow, Statistik, Varianz (Stochastik), Verallgemeinerte lineare Modelle, Verschiebungssatz (Statistik), Verzerrung einer Schätzfunktion.
Algorithmus
sowjetischen Briefmarke anlässlich seines 1200-jährigen Geburtsjubiläums Ein Algorithmus (benannt nach al-Chwarizmi, von arabisch: Choresmier) ist eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems oder einer Klasse von Problemen.
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Überanpassung
Blau: Fehler bzgl. Trainingsdatensätzen Rot: Fehler bzgl. Testdatensätzen Wenn der Fehler bzgl. der Testdatensätze steigt, während der Fehler bzgl. der Trainingsdatensätze fällt, dann befindet man sich möglicherweise in einer Überanpassungssituation. Überanpassung (overfitting) bezeichnet eine bestimmte Korrektur eines Modells an einen vorgegebenen Datensatz.
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Überwachtes Lernen
Überwachtes Lernen ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens.
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Boosting
Klassifizierung in fünf Klassen. Der durch Boosting erzeugte Klassifikator klassifiziert nur in zwei Klassen. Boosting (engl. „Verstärken“) ist ein Ensemble-learning-Algorithmus, der mehrere aufeinander aufbauende Klassifikations- oder Regressionsmodelle zu einem einzigen Modell verschmilzt.
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Bootstrapping-Verfahren
Das Bootstrapping-Verfahren oder Bootstrap-Verfahren (selten: Münchhausenmethode) ist in der Statistik eine Methode des Resampling.
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Cramér-Rao-Ungleichung
Illustration der Cramer-Rao Schranke: es gibt keinen unberührten Schätzer, welcher den (2-dimensionalen) Parameter mit niedrigerer Varianz schätzt als die Cramer-Rao Schranke, welche als Standardabweichungs-Ellipse dargestellt ist Die Cramér-Rao-Ungleichung, auch Informationsungleichung oder Fréchet-Ungleichung genannt, ist eine zentrale Ungleichung der Schätztheorie, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik.
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Empirische Risikominimierung
Empirische Risikominimierung ist ein häufig angewendetes Prinzip der statistischen Inferenz.
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Entscheidungsbaum
Entscheidungsbäume (englisch: decision tree) sind geordnete, gerichtete Bäume, die der Darstellung von Entscheidungsregeln dienen.
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Erwartungstreue
Erwartungstreue (oft auch Unverzerrtheit) bezeichnet in der mathematischen Statistik eine Eigenschaft einer Schätzfunktion (kurz: eines Schätzers).
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Erwartungswert
Der Erwartungswert (selten und doppeldeutig Mittelwert) ist ein Grundbegriff der Stochastik.
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Feature Subset Selection
Die Feature Subset Selection (FSS), kurz Feature Selection oder Merkmalsauswahl, ist ein Ansatz aus dem maschinellen Lernen, bei dem nur eine Teilmenge der verfügbaren Features für maschinelles Lernen verwendet wird.
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Freie Variable und gebundene Variable
In der Mathematik und Logik bezeichnet man eine Variable als in einer mathematischen Formel frei vorkommend, wenn sie in dieser Formel an mindestens einer Stelle nicht im Bereich eines Operators auftritt.
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Gepaarte Zufallsstichprobe
Eine gepaarte Zufallsstichprobe ist eine Zufallsstichprobe, welche aus einem Paar von Beobachtungen besteht, die auf eine bestimmte Weise miteinander verbunden sind (man spricht auch von einer verbundenen Stichprobe).
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Gerd Gigerenzer
Gerd Gigerenzer (2014) Gerd Gigerenzer (* 3. September 1947 in Wallersdorf) ist ein deutscher Psychologe, Direktor emeritus am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung (Abteilung: „Adaptives Verhalten und Kognition“) und seit 2020 Direktor des Harding-Zentrum für Risikokompetenz an der Universität Potsdam.
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Heuristik
Heuristik (von altgriechisch εὑρίσκω heurísko (ich finde) bzw. εὑρίσκειν heurískein (auffinden, entdecken)) bezeichnet Methoden, die mit begrenztem Wissen (unvollständigen Informationen) und wenig Zeit dennoch zu wahrscheinlichen Aussagen oder praktikablen Lösungen kommen.
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Journal of Machine Learning Research
Das Journal of Machine Learning Research (kurz JMLR) ist eine wissenschaftliche Zeitschrift mit Fokus auf Machine Learning, einem Teilbereich der Künstlichen Intelligenz.
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Klassifikationsverfahren
Klassifikationsverfahren, auch Klassifizierungsverfahren, sind Methoden und Kriterien zur Einteilung (Klassierung) von Objekten oder Situationen in Klassen, das heißt zur Klassifizierung.
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Klassifizierung
Klassifizierung (von lateinisch classis, ‚Klasse‘, und facere, ‚machen‘) nennt man das Zusammenfassen von Objekten zu Klassen (Gruppen, Mengen, Kategorien), welche zusammen eine Klassifikation bilden.
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Kognitionswissenschaft
Abbildung der Grunddisziplinen der Kognitionswissenschaft. Frei nach George A. Miller (2003): ''The cognitive revolution: a historical perspective.'' In: ''Trends in Cognitive Sciences.'' 7. Kognitionswissenschaft ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, die sich mit der Verarbeitung von Information im Rahmen von Wahrnehmungs-, Denk- und Entscheidungsprozessen befasst, sowohl beim Menschen als auch bei Tieren oder Maschinen.
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Kreuzvalidierungsverfahren
Kreuzvalidierungsverfahren sind auf Resampling basierende Testverfahren der Statistik, die z. B.
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Lernen
Kinder erlernen den Umgang mit Computern. Unter Lernen versteht man – im Falle des intentionalen Lernens – den absichtlichen sowie – im Falle des inzidentellen und impliziten Lernens – den beiläufigen Erwerb von Wissen und Fertigkeiten.
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Lineares Modell
In der Statistik wird die Bezeichnung lineares Modell (kurz: LM) auf unterschiedliche Arten verwendet und in unterschiedlichen Kontexten.
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Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern.
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Mischverteilung
Der Begriff Mischverteilung oder zusammengesetzte Verteilung stammt aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung.
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Mittlere quadratische Abweichung
erwartungstreuen vorteilhaft sein. Die mittlere quadratische Abweichung, auch erwartete quadratische Abweichung, oder mittlerer quadratischer Fehler genannt, und mit MQA, MQF oder MSE (nach der englischen Bezeichnung mean squared error) abgekürzt, ist ein Begriff der mathematischen Statistik.
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Modell
Ein Modell (modello (italienisch), modulus (lateinisch), wörtlich: Maß, Maßstab) ist „eine Nachbildung (Darstellung, Wiedergabe oder Reproduktion) eines Gegenstands, bei dem die für wesentlich erachteten Eigenschaften hervorgehoben werden.
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Nächste-Nachbarn-Klassifikation
K-Nächste-Nachbarn in einer zweidimensionalen Punktmenge mit k.
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Prognoseintervall
In der Inferenzstatistik ist ein Prognoseintervall (auch Vorhersageintervall oder Prädiktionsintervall) ein Bereich um die Vorhersage eines Modells, in dem eine zukünftige Realisierung einer Messung mit hoher Wahrscheinlichkeit (z. B. 95 %) anzutreffen ist.
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Rauschen (Physik)
Unter Rauschen (auch Untergrund genannt) versteht die Physik allgemein eine Störgröße mit breitem unspezifischem Frequenzspektrum.
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Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse ist ein Instrumentarium statistischer Analyseverfahren, die zum Ziel haben, Beziehungen zwischen einer abhängigen (auch erklärte Variable, vorhergesagte Variable, Antwortvariable oder Regressand genannt) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (auch erklärende Variable, Prädiktor, Kontrollvariable oder Regressor) zu modellieren.
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Satz von Gauß-Markow
In der Stochastik ist der Satz von Gauß-Markow (in der Literatur ist auch die englische Transkription Markov zu finden, also Satz von Gauß-Markov) bzw.
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Statistik
Statistik „ist die Lehre von Methoden zum Umgang mit quantitativen Informationen“ (Daten).
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Varianz (Stochastik)
normalverteilter Zufallsvariablen X (rot) und Y (grün) mit gleichem Erwartungswert \mu_X.
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Verallgemeinerte lineare Modelle
Verallgemeinerte lineare Modelle (VLM), auch generalisierte lineare Modelle (GLM oder GLiM) sind in der Statistik eine von John Nelder und Robert Wedderburn (1972) eingeführte wichtige Klasse von nichtlinearen Modellen, die eine Verallgemeinerung des klassischen linearen Regressionsmodells in der Regressionsanalyse darstellt.
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Verschiebungssatz (Statistik)
Der Verschiebungssatz (auch Satz von Steiner oder Steinerscher Verschiebungssatz genannt) ist eine Rechenregel für die Ermittlung der Summe der Abweichungsquadrate bzw.
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Verzerrung einer Schätzfunktion
Die Verzerrung oder auch das Bias oder systematischer Fehler einer Schätzfunktion ist in der Schätztheorie, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik, diejenige Kennzahl oder Eigenschaft einer Schätzfunktion, welche die systematische Über- oder Unterschätzung der Schätzfunktion quantifiziert.
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