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Reginald Ferber Information Retrieval
Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web
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2.3.5: Rahmenbedingungen für Lernalgorithmen

Im Folgenden sollen verschiedene Bedingungen, unter denen induktive Lernverfahren ablaufen, sowie Vorgehensweisen und Methoden, nach denen sie entwickelt und eingeteilt werden können, beschrieben werden. Als Beispiel wird dabei häufig der ID3-Algorithmus benutzt.

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.3.5.1: Konsistenz

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.3.5.2: Größe von Entscheidungsbäumen

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.3.5.3: Wertebereiche der Attribute

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.3.5.4: Bewertung von Kategorisierungsergebnissen

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.3.5.5: Inkonsistente Trainingsdaten

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.3.5.6: Unvollständige Beispiele

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.3.5.7: Größe und Repräsentativität der Trainingsmenge

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.3.5.8: Inkrementelles Lernen

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.3.5.9: Overfitting

Pfeil als Kennzeichnung einer Unterueberschrift 2.3.5.10: Suchstrategien

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Dieser Abschnitt und seine Unterabschnitte
Inhalt Stichwörter in der Reihenfolge ihres AuftretensStichwörter alphabetisch sortiert
2.3.5Rahmenbedingungen für Lernalgorithmen
2.3.5.1Konsistenz
Def. 12 Konsistenz
Satz 2 Kategorisierbarkeit konsistenter Beispielmengen
2.3.5.2Größe von Entscheidungsbäumen
Abb. 54 Maximaler Entscheidungsbaum mit zwei Kategorien
Abb. 55 Entscheidungsbaum mit zwei Kategorien
2.3.5.3Wertebereiche der Attribute
2.3.5.4Bewertung von Kategorisierungsergebnissen
Def. 13 Accuracy und Coverage
2.3.5.5Inkonsistente Trainingsdaten
2.3.5.6Unvollständige Beispiele
2.3.5.7Größe und Repräsentativität der Trainingsmenge
2.3.5.8Inkrementelles Lernen
2.3.5.9Overfitting
2.3.5.10Suchstrategien
Abb. 56 Gütefunktion mit lokalen Maxima
 Trainingsmenge, Konsistenz, konsistente Beispielsammlung, Trainingsmenge, Konsistenz, Wertebereich, Skalenniveau, Nominalskala, Relation, Ordinalskala, Intervallskala, Rationalskala, Nominalskala, Intervallskala, Ordinalskala, Schwellwertfunktion, Nominalskala, Testmenge, Precision, Recall, classification accuracy, Abdeckung, Coverage, Accuracy, Coverage, Kategorisierung, Genauigkeit, Abdeckung, Mikrobewertung, Makrobewertung, Skalenniveau, inkonsistente Trainingsdaten, Trainingsmenge, statistische Aussage, Konsistenz, Vorbehandlung, preprocessing, unvollständige Beispiele, Wertebereich, undefined, Skalenniveau, Nominalskala, Ordinalskala, Intervallskala, Trainingsmenge, Wertebereich, Testkollektion, Fenstertechnik, Fenster, inkrementelles Lernen, Trainingsmenge, Overfitting, Hill-Climbing, vollständige Suche, Beam-Search Abdeckung, Abdeckung, Accuracy, Beam-Search, classification accuracy, Coverage, Coverage, Fenster, Fenstertechnik, Genauigkeit, Hill-Climbing, inkonsistente Trainingsdaten, inkrementelles Lernen, Intervallskala, Intervallskala, Intervallskala, Kategorisierung, konsistente Beispielsammlung, Konsistenz, Konsistenz, Konsistenz, Makrobewertung, Mikrobewertung, Nominalskala, Nominalskala, Nominalskala, Nominalskala, Ordinalskala, Ordinalskala, Ordinalskala, Overfitting, Precision, preprocessing, Rationalskala, Recall, Relation, Schwellwertfunktion, Skalenniveau, Skalenniveau, Skalenniveau, statistische Aussage, Testkollektion, Testmenge, Trainingsmenge, Trainingsmenge, Trainingsmenge, Trainingsmenge, Trainingsmenge, undefined, unvollständige Beispiele, vollständige Suche, Vorbehandlung, Wertebereich, Wertebereich, Wertebereich

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Diese HTML-Datei wurde am 17-11-2003 erzeugt.