DWH-und-KDD--VL-18 - Informationssysteme - Universität Oldenburg
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DATA MINING<br />
Künstliche Neuronale Netze – Lernen i.Allg. II/III<br />
→ Überwachtes Lernen (supervised learning)<br />
→ Es wird ein Testvektor x p an den Eingang des kNN gelegt <strong>und</strong><br />
dessen Ausgangsvektor y mit dem korrespondierenden Sollvektor<br />
s p der Testdaten verglichen.<br />
→ Unter Verwendung der Lernregeln erfolgt mit dem Differenzvektor<br />
e=s-y die Bestimmung der Gewichtsänderungen ∆w.<br />
→ Dieser Vorgang wird solange wiederholt, bis e hinreichend bzw.<br />
wie gewünscht klein ist.<br />
Testdaten<br />
(x p<br />
,s p<br />
)<br />
s<br />
x<br />
Lernregel<br />
e<br />
+<br />
∆w<br />
w + ∆w<br />
kNN<br />
-y<br />
Dr. Frank Köster · <strong>Universität</strong> <strong>Oldenburg</strong> · Department für Informatik · Abteilung <strong>Informationssysteme</strong> · Escherweg 2 · 26121 <strong>Oldenburg</strong> · eMail: Frank.Koester@Informatik.Uni-<strong>Oldenburg</strong>.de 12<br />
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