Podcast
Questions and Answers
Data-analyse is het begrijpen van ______ en trends in datasets.
Data-analyse is het begrijpen van ______ en trends in datasets.
patronen
Supervised Learning leert de relatie tussen ______ en outputs.
Supervised Learning leert de relatie tussen ______ en outputs.
inputs
Lineaire regressie voorspelt een ______ output op basis van invoerkenmerken.
Lineaire regressie voorspelt een ______ output op basis van invoerkenmerken.
continue
Logistische regressie wordt gebruikt voor ______ classificatieproblemen.
Logistische regressie wordt gebruikt voor ______ classificatieproblemen.
Support Vector Machines vinden de optimale ______ tussen klassen/vectors.
Support Vector Machines vinden de optimale ______ tussen klassen/vectors.
Neurale netwerken zijn ______ modellen die grote datasets aankunnen.
Neurale netwerken zijn ______ modellen die grote datasets aankunnen.
Unsupervised Learning traint een model op data zonder ______ inputs.
Unsupervised Learning traint een model op data zonder ______ inputs.
Unsupervised Learning ontdekt ______ patronen, structuren of relaties in de data.
Unsupervised Learning ontdekt ______ patronen, structuren of relaties in de data.
Clustering is het groeperen van vergelijkbare ______.
Clustering is het groeperen van vergelijkbare ______.
K-Means Clustering verdeelt data in k-______ op basis van gelijkenis.
K-Means Clustering verdeelt data in k-______ op basis van gelijkenis.
Classificatie werkt met een discrete doel______.
Classificatie werkt met een discrete doel______.
Bij regressie voorspelt men de numerieke waarde van een ______.
Bij regressie voorspelt men de numerieke waarde van een ______.
Volume, variety, velocity en ______ zijn de 4 V’s van big data.
Volume, variety, velocity en ______ zijn de 4 V’s van big data.
Statistical significance toont aan dat resultaten waarschijnlijk niet door ______ komen.
Statistical significance toont aan dat resultaten waarschijnlijk niet door ______ komen.
Een uniforme verdeling heeft als kenmerk dat alle uitkomsten ______ zijn.
Een uniforme verdeling heeft als kenmerk dat alle uitkomsten ______ zijn.
Autoencoders zijn neurale ______ ontworpen om efficiënte datarepresentaties te leren.
Autoencoders zijn neurale ______ ontworpen om efficiënte datarepresentaties te leren.
De normale verdeling is ______ en gecentreerd rond het gemiddelde.
De normale verdeling is ______ en gecentreerd rond het gemiddelde.
De Student t-test is vergelijkbaar met de normaal maar heeft 'bredere ______'.
De Student t-test is vergelijkbaar met de normaal maar heeft 'bredere ______'.
De Poisson-verdeling modeleert het aantal ______ in een vaste tijd.
De Poisson-verdeling modeleert het aantal ______ in een vaste tijd.
De Bernoulli-verdeling heeft ______ uitkomsten zoals 0 of 1.
De Bernoulli-verdeling heeft ______ uitkomsten zoals 0 of 1.
K-mean is een techniek voor ______ die data gegroepeert.
K-mean is een techniek voor ______ die data gegroepeert.
MAD staat voor ______ Absolute Deviation.
MAD staat voor ______ Absolute Deviation.
Cross-validatie minimaliseert ______ en geeft een nauwkeuriger beeld van modelprestaties.
Cross-validatie minimaliseert ______ en geeft een nauwkeuriger beeld van modelprestaties.
Latent Dirichlet Allocation wordt gebruikt voor het automatisch modelleren van ______ in tekstverzamelingen.
Latent Dirichlet Allocation wordt gebruikt voor het automatisch modelleren van ______ in tekstverzamelingen.
Sequentiële relaties richten zich op de afhankelijkheid tussen opeenvolgende ______.
Sequentiële relaties richten zich op de afhankelijkheid tussen opeenvolgende ______.
Een supervised learning model dat wiskunde gebruikt om de relaties tussen twee datafactoren te vinden wordt ______ genoemd.
Een supervised learning model dat wiskunde gebruikt om de relaties tussen twee datafactoren te vinden wordt ______ genoemd.
Statistische significantie geeft aan of een waargenomen verschil groot genoeg is om aan te nemen dat het niet door ______ is ontstaan.
Statistische significantie geeft aan of een waargenomen verschil groot genoeg is om aan te nemen dat het niet door ______ is ontstaan.
Een lage p-waarde wijst erop dat het resultaat waarschijnlijk niet door toeval komt en ______ is.
Een lage p-waarde wijst erop dat het resultaat waarschijnlijk niet door toeval komt en ______ is.
Nulhypothese gaat ervan uit dat er geen effect of ______ is.
Nulhypothese gaat ervan uit dat er geen effect of ______ is.
Support Vector Machines worden gebruikt voor classificatie- en ______ taken.
Support Vector Machines worden gebruikt voor classificatie- en ______ taken.
Bij een tijdreeks is de ______ cruciaal.
Bij een tijdreeks is de ______ cruciaal.
Support Vector Machines vinden een optimaal ______ dat de data in verschillende klassen verdeelt.
Support Vector Machines vinden een optimaal ______ dat de data in verschillende klassen verdeelt.
De True Positive Rate (TPR) is ook bekend als de ______.
De True Positive Rate (TPR) is ook bekend als de ______.
Een perfecte ROC-curve loopt dicht bij de ______ hoek.
Een perfecte ROC-curve loopt dicht bij de ______ hoek.
Een coherence score meet de samenhang en logica van onderwerpen in een model door te evalueren hoe goed woorden binnen een onderwerp met elkaar ______.
Een coherence score meet de samenhang en logica van onderwerpen in een model door te evalueren hoe goed woorden binnen een onderwerp met elkaar ______.
De waarde van AUC ligt altijd tussen ______ en 1.
De waarde van AUC ligt altijd tussen ______ en 1.
CRISP-DM staat voor Cross-Industry Standard Process for ______.
CRISP-DM staat voor Cross-Industry Standard Process for ______.
Bias verwijst naar een model dat ______ aannames heeft gemaakt.
Bias verwijst naar een model dat ______ aannames heeft gemaakt.
Overfitting komt voor wanneer een model goed presteert op ______ data.
Overfitting komt voor wanneer een model goed presteert op ______ data.
De confusion matrix laat ons de echte waarden van bepaalde ______ zien.
De confusion matrix laat ons de echte waarden van bepaalde ______ zien.
De daadwerkelijke machine learning-modellen maken hoort bij de fase van ______.
De daadwerkelijke machine learning-modellen maken hoort bij de fase van ______.
Associaties zijn een vorm van ______ learning.
Associaties zijn een vorm van ______ learning.
Een voorbeeld van een enkel attribuut associatie is ______ ^ Chips => Worst.
Een voorbeeld van een enkel attribuut associatie is ______ ^ Chips => Worst.
MAE staat voor Mean Absolute ______.
MAE staat voor Mean Absolute ______.
Multi-relationele associaties kijken naar meerdere ______.
Multi-relationele associaties kijken naar meerdere ______.
De vier categorieën in de confusion matrix zijn true positives, true negatives, false positives en ______.
De vier categorieën in de confusion matrix zijn true positives, true negatives, false positives en ______.
Accuracy is de verhouding van Alle ______ tot Alle voorspellingen.
Accuracy is de verhouding van Alle ______ tot Alle voorspellingen.
Precision is de verhouding van True ______ tot Alle positieve voorspellingen.
Precision is de verhouding van True ______ tot Alle positieve voorspellingen.
Flashcards
Data-analyse (DA)
Data-analyse (DA)
Het begrijpen van patronen en trends in datasets.
Supervised Learning
Supervised Learning
Een type machine learning waarbij modellen met gelabelde data worden getraind om voorspellingen te doen over nieuwe, ongeziene data.
Unsupervised Learning
Unsupervised Learning
Een type machine learning waarbij modellen met ongeclassificeerde data worden getraind om verborgen patronen en structuren te ontdekken.
Lineaire Regressie (Supervised)
Lineaire Regressie (Supervised)
Signup and view all the flashcards
Logistische Regressie (Supervised)
Logistische Regressie (Supervised)
Signup and view all the flashcards
Support Vector Machines (Supervised)
Support Vector Machines (Supervised)
Signup and view all the flashcards
Neurale Netwerken (Supervised)
Neurale Netwerken (Supervised)
Signup and view all the flashcards
K-Means Clustering
K-Means Clustering
Signup and view all the flashcards
Hiërarchische Clustering
Hiërarchische Clustering
Signup and view all the flashcards
Dimensiereductie
Dimensiereductie
Signup and view all the flashcards
Lineaire Regressie
Lineaire Regressie
Signup and view all the flashcards
Classificatie
Classificatie
Signup and view all the flashcards
Regressie
Regressie
Signup and view all the flashcards
Statistische Significantie
Statistische Significantie
Signup and view all the flashcards
Praktische Significantie
Praktische Significantie
Signup and view all the flashcards
Normale verdeling
Normale verdeling
Signup and view all the flashcards
Student t-verdeling
Student t-verdeling
Signup and view all the flashcards
Poisson-verdeling
Poisson-verdeling
Signup and view all the flashcards
Bernoulli-verdeling
Bernoulli-verdeling
Signup and view all the flashcards
Binomiale verdeling
Binomiale verdeling
Signup and view all the flashcards
Exponentiële verdeling
Exponentiële verdeling
Signup and view all the flashcards
K-Means
K-Means
Signup and view all the flashcards
Cross-Validatie
Cross-Validatie
Signup and view all the flashcards
Coherence score
Coherence score
Signup and view all the flashcards
CRISP-DM
CRISP-DM
Signup and view all the flashcards
Confusion Matrix
Confusion Matrix
Signup and view all the flashcards
Accuracy
Accuracy
Signup and view all the flashcards
Precision
Precision
Signup and view all the flashcards
Recall
Recall
Signup and view all the flashcards
F1-score
F1-score
Signup and view all the flashcards
Mean Absolute Error (MAE)
Mean Absolute Error (MAE)
Signup and view all the flashcards
Wat is logistieke regressie?
Wat is logistieke regressie?
Signup and view all the flashcards
Wat is een random forest?
Wat is een random forest?
Signup and view all the flashcards
Wat is statistische significantie?
Wat is statistische significantie?
Signup and view all the flashcards
Wat is een p-waarde?
Wat is een p-waarde?
Signup and view all the flashcards
Wat is de nulhypothese?
Wat is de nulhypothese?
Signup and view all the flashcards
Wat zijn support vector machines?
Wat zijn support vector machines?
Signup and view all the flashcards
Wat is het verschil tussen sequentiële en semantische relaties?
Wat is het verschil tussen sequentiële en semantische relaties?
Signup and view all the flashcards
Geef een voorbeeld van sequentiële en semantische relaties
Geef een voorbeeld van sequentiële en semantische relaties
Signup and view all the flashcards
ROC-curve
ROC-curve
Signup and view all the flashcards
AUC (Area Under the Curve)
AUC (Area Under the Curve)
Signup and view all the flashcards
Bias (in ML)
Bias (in ML)
Signup and view all the flashcards
Variance (in ML)
Variance (in ML)
Signup and view all the flashcards
Overfitting
Overfitting
Signup and view all the flashcards
Associaties
Associaties
Signup and view all the flashcards
Booleaans associatie
Booleaans associatie
Signup and view all the flashcards
Kwantitatief associatie
Kwantitatief associatie
Signup and view all the flashcards
Study Notes
Praktische vragen - Exploratieve Data Analyse
- Vraag 1: Leg uit waarom je specifieke variabelen hebt gekozen voor het maken van grafieken, tabellen en metingen. Leg ook de onderlinge verbanden uit.
- Vraag 2: Beschrijf eventuele problemen die je ondervond tijdens het werken met CSV DataFrames. Beschrijf grondig hoe je deze problemen hebt opgelost.
- Vraag 3: Kies twee paren van variabelen die mogelijk verband houden met beroertes. Leg uit waarom je deze specifieke variabelen hebt gekozen en hoe je jouw resultaten hebt verkregen. Geef een gedetailleerde uitleg.
- Vraag 4: Beschrijf welke andere variabelen je hebt overwogen. Leg ook het criteria voor keuzes en de stappen die je daarna hebt ondernomen uit, en interpreteer de resultaten.
Training en evaluatie van modellen
- Vraag 5: Beschrijf de methoden die je hebt gebruikt om modellen te trainen en evalueren. Leg je aanpak uit, welke evaluatie metrieken hebt je gebruikt en waarom, en welke modellen je hebt gekozen en de redenen daarachter.
- Vraag 6: Beschrijf de voor-, verwerkings- en nabewerkingen van je data. Leg de redenen uit voor het uitvoeren van deze stappen.
- Vraag 7: Leg alle stappen uit die je in de code hebt uitgevoerd om tot het gewenste resultaat te komen; beschrijf de input en output van iedere stap.
Theorie vragen
- Welke soorten data zijn er? (Numerieke, discrete, continue en categorische (nominale en ordinale))
- Wat is Data-analyse (DA)? (Het begrijpen van patronen en trends in datasets)
- Uitleg van voorbeelden en de algemene technieken die gebruikt worden bij Supervised en Unsupervised learning.
- Supervised learning: (Leer algoritmen op getrainde datasets om uitkomsten vooraf te voorspellen)
- Unsupervised learning: (Leer algoritmen op datasets om verborgen patronen, relaties en verbanden in de dataset te ontdekken)
Andere vragen
- Vraag 8: Wat is jouw algemene conclusie over de analyse en de modellen? Wat kun je zeggen over het risico op beroertes bij een individu?
- Leg de vier V's van big data uit: (Volume, Variety, Velocity en Veracity)
- Statistische significantie vs Praktische significantie: Toont aan dat resultaten waarschijnlijk niet door toeval komen, en beoordeelt of het resultaat zinvol/betekenisvol is in een reële context.
- Verklaar verschillende soorten verdelingen (Uniforme, normale, exponentiële en Poisson-verdelingen).
- Verklaar Student t-test (Vergelijkbaar met normaalverdeling maar met bredere staarten voor kleine steekproeven)
- Verklaar Bernoulli-verdeling (Binaire uitkomsten zoals 0 of 1, zoals het gooien van een munt)
- Verklaar Binomiale-verdeling (Meerdere Bernoulli-proeven, zoals de kans om twee keer een 4 te gooien met een dobbelsteen).
- Verklaar Exponentiële verdeling (Tijd tussen gebeurtenissen, zoals de levensduur van een banaan)
- Leg K-mean uit (gebruikt voor clustering, een methode voor het groeperen van data in sets die op elkaar lijken)
- Beschrijf wat MAD, Variance en Standaarddeviatie zijn
- Wat is cross-validatie: (Evaluatiemethode voor machine learning modellen door de data in subsets te splitsen).
- Leave-one-out cross-validation (Methode om cross-validatie te doen waar slechts 1 datapunt in de testgroep zit)
- Leg LDA (Latent Dirichlet Allocation) uit en waarvoor het gebruikt wordt.
- Wat is sentimentanalyse: (Het analyseren van tekst om emoties of meningen te bepalen)
- Leg K-nearest neighbor (KNN) algoritme uit
- Leg Naïve Bayes uit (probabilistisch classificatie-algoritme)
- Decision Tree (Methodologie van een boomstructuur om beslissingen te nemen op basis van inputdata)
- Neural Networks (Methodologie van een algoritme voor het modelleren van niet-lineaire relaties )
- Voor- en nadelen Neural Networks (Complexe relaties maar complex en duur )
- Wanneer gebruik je wel of geen neural networks
- Wat is GNN (Grafiek neurale netwerken)
- Wat is Natural Language Processing (NLP): (Methode voor het analyseren van natuurlijke taal)
- Wat is RecSys (Recommender Systems): (Systeem voor het doen van gepersonaliseerde aanbevelingen)
- Wat is logististische regressie: (Supervised learning model dat relaties tussen factoren vindt)
- Wat is een random forest: (Supervised learning methode die door meerdere decision trees een hogere nauwkeurigheid en robuustheid haalt)
- Wat is statistische significantie en p-waarde
- Wat is de nulhypothese in hypothesestoetsing
- Wat zijn Support Vector Machines (SVMs)
- Explicatie van een coherence score
- Explicatie van CRISP-DM
- Confusion Matrix (Tabel met resultaten van classificatiemodellen, zoals true positieven, true negatieven, false positieven en false negatieven)
- Accuracy, Precision, Recall en F1-score (Metrieken voor het beoordelen van classificatiemodellen)
- Wat is skewness (maat van asymmetrie in een verdeling)
- Ontbrekende waarden in een dataset (MCAR, MAR en MNAR)
- Hoe om te gaan met ontbrekende waarden in een dataset (Negeren/verwijderen, imputeren, markeren)
- One-hot Encoding & Label Encoding (Methoden voor het omzetten van categorische data in numerieke data)
- Wat is Spurious Correlation (Twee variabelen die toevallig gerelateerd lijken te zijn)
- Wat is ROC en AUC (Metriek voor het vergelijken van classificatiemodellen)
- Modelvalidatie (Het controleren van de nauwkeurigheid van het model bij ongeziene data)
- Bias, Variance en Overfitting (Begrippen in het modelleren, die invloed hebben op de accuraatheid van het model)
- Wat zijn associaties (Patronen en verbanden tussen items in een dataset)
- Beschrijving typen associaties (Booleaans, kwantitatief, enkel attribuut, meerdere attributen)
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
Test uw kennis over data-analyse en machine learning. Dit quiz behandelt belangrijke concepten zoals lineaire en logistische regressie, clustering en neuraal netwerken. Ontdek hoe verschillende technieken worden toegepast in het analyseren van datasets en het voorspellen van uitkomsten.
