Exercise Exam Information Technology II SS 2042: Unsupervised Learning Methods

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Was ist das Ziel der linearen Interpolation bei der Datenaufbereitung?

Das Ziel der linearen Interpolation ist es, fehlende Werte in einem Datensatz durch eine lineare Annäherung basierend auf den vorhandenen Werten zu ersetzen.

Warum ist es wichtig, Ausreißer in einem Datensatz zu identifizieren und zu ersetzen?

Es ist wichtig, Ausreißer zu identifizieren und zu ersetzen, um sicherzustellen, dass sie die Analyseergebnisse nicht verzerren.

Erklären Sie den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen in der maschinellen Lernmethodik.

Überwachtes Lernen verwendet gelabelte Daten zur Modellbildung, während unüberwachtes Lernen ohne Labels arbeitet und Muster aus den Daten extrahiert.

Kann ein einzelnes Perzeptron eine XOR-Funktion darstellen? Begründen Sie Ihre Antwort.

Nein, ein einzelnes Perzeptron kann keine XOR-Funktion darstellen, da XOR nicht linear separierbar ist. Signup and view all the answers

Wie kann der k-Nearest-Neighbor-Algorithmus bei der Datenanalyse eingesetzt werden?

Der k-Nearest-Neighbor-Algorithmus kann zur Mustererkennung und Klassifikation von Datenpunkten basierend auf deren Nachbarschaft verwendet werden. Signup and view all the answers

Was ist Cross-Validation und warum ist es wichtig bei der Modellbewertung?

Cross-Validation ist eine Technik, bei der der Datensatz in Trainings- und Testsets unterteilt wird, um die Modellleistung zu bewerten und Überanpassung zu vermeiden. Signup and view all the answers

Erklären Sie die Verwendung des 1-Nearest-Neighbor-Algorithmus, um die Note eines neuen Studenten mit einer Punktzahl von 86 zu klassifizieren.

Der 1-Nearest-Neighbor-Algorithmus klassifiziert den neuen Studenten basierend auf dem nächsten Nachbarn aus den vorhandenen Datenpunkten. In diesem Fall würde die Note des neuen Studenten wahrscheinlich als 'A' klassifiziert werden, da der nächste Nachbar die Note 'A' hat. Signup and view all the answers

Wie wirkt sich die Verwendung des 3-Nearest-Neighbor-Algorithmus auf die Klassifizierung der Arbeit eines Studenten mit der Punktzahl von 86 aus?

Der 3-Nearest-Neighbor-Algorithmus klassifiziert den neuen Studenten basierend auf den drei nächsten Nachbarn aus den vorhandenen Datenpunkten. In diesem Fall könnte die Note des Studenten als 'B' klassifiziert werden, da die Mehrheit der drei nächsten Nachbarn die Note 'B' hat. Signup and view all the answers

Erklären Sie den Einsatz des 1-Nearest-Neighbor-Algorithmus mit einer 3-fold Cross-Validation. Was ist die cross-validierte Genauigkeit für das gegebene Beispiel aus Tabelle 4.1?

Bei der 3-fold Cross-Validation wird der Datensatz in drei Teile aufgeteilt und abwechselnd als Test- und Trainingsdaten verwendet. Die cross-validierte Genauigkeit für das gegebene Beispiel aus Tabelle 4.1 beträgt wahrscheinlich 66,67%. Signup and view all the answers

Wie kann die Übertragungsfunktion für das Neuronale Netz in Abbildung 5.1 beschrieben werden, wenn die Aktivierungsfunktion y(x) = 0 für x ≥ 0 verwendet wird?

Die Übertragungsfunktion für das Neuronale Netz kann als Summe der gewichteten Eingaben beschrieben werden, wobei die nicht eingezeichneten Verbindungen als 0 gewertet werden. Signup and view all the answers

Was ist der Ausgangsvektor [y1 y2] für den Eingangsvektor [x1 x2 x3 x4] = [1 0.5 2 0.3]?

[y1 y2] = [1.8 0.9] Signup and view all the answers

Was sagt das Ergebnis über die Klassifizierung durch das Neuronale Netz zu diesem Eingangsvektor aus?

Der Ausgangsvektor zeigt die Klassifizierung des Eingangsvektors durch das Neuronale Netz an. Signup and view all the answers

Nennen Sie die vier Familien der Clusterverfahren und geben Sie je ein Vor- und ein Nachteil an.

<ol> <li>Partitionierende Verfahren (Vorteil: Einfachheit, Nachteil: Empfindlich auf Anfangsbedingungen) 2. Hierarchische Verfahren (Vorteil: Interpretierbarkeit, Nachteil: Berechnungsaufwand) 3. Dichtebasierte Verfahren (Vorteil: Erkennung beliebig geformter Cluster, Nachteil: Anfällig für Rauschen) 4. Modellbasierte Verfahren (Vorteil: Flexibilität, Nachteil: Wahl des Modells)</li> </ol> Signup and view all the answers

Welche Vor- und Nachteile hat das unüberwachte Lernen (Clustering) im Vergleich zum überwachten Lernen (z.B. Klassifikation)?

Vorteile des unüberwachten Lernens: 1. Entdeckung von Strukturen in Daten 2. Keine Notwendigkeit für gelabelte Daten. Nachteile: 1. Subjektivität in der Interpretation der Ergebnisse 2. Schwierigkeiten bei der Validierung. Vorteile des überwachten Lernens: 1. Präzise Vorhersagen 2. Validierung durch gelabelte Daten. Nachteile: 1. Abhängigkeit von qualitativ hochwertigen gelabelten Daten 2. Schwierigkeiten bei unbekannten Klassen. Signup and view all the answers

Welche Methode des Clustering würden Sie für die jeweiligen Daten in Abbildung 6.2 verwenden und welche Hyperparameter müssen bestimmt werden?

Für jeden Datensatz wird eine spezifische Clustering-Methode benötigt, z.B. K-Means, DBSCAN, Hierarchisches Clustering. Die Hyperparameter variieren je nach Methode, z.B. Anzahl der Cluster bei K-Means, epsilon bei DBSCAN, etc. Signup and view all the answers

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