Klassifikation - Database Systems Group - Ludwig-Maximilians ...
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DATABASE<br />
SYSTEMS<br />
GROUP<br />
DATABASE<br />
SYSTEMS<br />
GROUP<br />
Motivation der <strong>Klassifikation</strong>smethoden(2)<br />
2<br />
3<br />
4<br />
1<br />
Festlegen der Grenzen durch rekursive<br />
Entscheidungsbäume UUnterteilung t t il iin Ei Einzeldimension.<br />
ldi i<br />
Support Vektor Maschinen<br />
Intuition und Grundannahmen<br />
2<br />
3<br />
Grenzen über lineare Separation<br />
• Es gibt einen (natürlichen, technischen, sozialddynamischen,<br />
i h …) ) (Entscheidungs-)Prozess (E h id )P (im (i statistischen i i h<br />
Sinne), der die beobachtbaren Daten O als Teilmenge der<br />
möglichen Daten D erzeugt bzw bzw. für ein x ∈∈ D eine<br />
Klassenentscheidung für eine Klasse ci∈ C trifft.<br />
• Die beobachteten Daten sind Beispiele für die Wirkung des<br />
Prozesses.<br />
• Es gibt g eine ideale (unbekannte) Funktion, , die einen<br />
Beispiel-Datensatz auf die zugehörige Klasse abbildet:<br />
f: D → C<br />
• Aufgabe des Lernalgorithmus ist es, eine möglichst gute<br />
Approximation h an f zu finden, eine Hypothese.<br />
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4<br />
9<br />
10
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