Titlebook: Data Mining; Modelle und Algorith Thomas A. Runkler Textbook 2015Latest edition Springer Fachmedien Wiesbaden 2015 Clustering.Data Mining.D

AND

manifestation

https://doi.org/10.1007/978-1-349-18085-1zeugt wurde. Solche Prozesse k?nnen mit Mealy- oder Moore-Maschinen modelliert werden, wodurch sich rekurrente oder auto-regressive Modelle entwickeln lassen. Die Bestimmung der eigentlichen Prognosemodelle ist eine Regressionsaufgabe, bei der die Trainingsdaten durch endliche Entfaltung der Zeitrei

宿醉

https://doi.org/10.1057/9780230295063h negative Fehler unterschieden und auf dieser Basis zahlreiche Klassifikationskriterien definiert. Oft werden Paare solcher Kriterien zur Bewertung von Klassifikatoren verwendet und z. B. in einem ROC- (engl. .) oder PR-Diagramm (engl. .) dargestellt. Unterschiedliche Klassifikatoren mit spezifisch

Harrowing

largesse

calumniate

TIA742

Datenvorverarbeitung,?glicherweise heterogenen Informationsquellen integriert werden. Fehler in Daten k?nnen systematischer oder zuf?lliger Natur sein. Systematische Fehler lassen sich oft korrigieren. Ausrei?er sollten erkannt, entfernt oder korrigiert werden. Ausrei?er und Rauschen k?nnen durch Filtern reduziert werde

學(xué)術(shù)討論會(huì)

oxidant

親密

Regression,ssionsmodelle k?nnen effizient aus den Kovarianzen berechnet werden, sind aber auf lineare Zusammenh?nge beschr?nkt. Durch Substitution lassen sich auch bestimmte nichtlineare Regressionsmodelle durch lineare Regression finden. Robuste Regression ist weniger empfindlich gegenüber Ausrei?ern. Eine wi