Maschinelles Lernen
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Zusammenfassung
Vollständigkeit
Eine Interferenzregel für eine Klasse ist vollständig, wenn sie alle Beispiele aus dieser Kasse erfasst.
Konsistenz
Alle Klassen haben keine gemeinsamen Schnitmengen.
Signal-Symboltransformation
Diskreditierung der Signalpegel.
- Die armen Signalpegel - wird einfach ihrem Ansehen geschadet... Also ich würd sie ja diskretisieren ;-) Pale
Prüfungsschwerpunkte
- Vollständigkeit, Konsistenz, Signalsymboltransformation
- Verfahren
- Entscheidungs-Tabellen samt Besonderheiten
- Was ist wie zu tun
- Ablauf der Verfahren
- Entropie
- PLA-Wahrscheinlichkeiten (Welche wie zusammengefasst)
- Progressiv (Schritte zur Erstellung der Regeln (nix rechnen)
- Stern Algorithmus
- Reduzierter Stern
- Finden des bestes Attributs
- Neuronetze: Hebbsches Lernen/Netz mit Bsp (Matrix berechnen)
- Was nicht ran kommt
- Abduktives Lernen
Klausurergebnisse
| Matrikelnummer | Studiengang | Note |
|---|---|---|
| 38507 | EI | 1 |
| 38233 | II | 3 |
| 38270 | II | 5 |
| 38071 | II | 1 |
| 36456 | II | 5 |
| 36675 | II | 3 |
| 38301 | II | 1 |
| 36800 | II | 3 |
| 38445 | II | 3 |
| 38065 | II | 2 |
| 38834 | EI | 1 |
| 34354 | EI | 1 |
Angaben ohne Gewähr, aber sollte eigentlich stimmen ;)