Blog

Januar 19, 2018

Logistische Regression mit Python und exploratorische Datenanalyse

Ein ähnliches Konzept wurde im 2. Blogbeitrag als „Lineares Modell für Klassifikation“ vorgestellt und wird in diesem Blogbeitrag erweitert. Die logistische Regression ist ein Modell für Regressionsanalyse, bei der die abhängige Variable kategorisch ist. Das heißt, wir können dieses Modell zur Klassifikation verwenden. Ein weiterer Vorteil der logistischen Regression ist, […]
Februar 2, 2018

Einführung in Machine Learning mit Python – Support Vector Machines

Support Vector Machine (SVN) Support Vector Machines sind Verfahren für überwachtes Machine Learning, die hauptsächlich für binäre Klassifizierung verwendet werden. Die Trainingsdaten werden im n-dimensionalen Raum geplottet und der Algorithmus versucht, eine Grenze mit dem größtmöglichen Abstand zu der nächsten Stichprobe zu ziehen. Stützvektoren Die Grenze ist mittels der ihr […]
April 5, 2018

Deep Learning mit TensorFlow und mögliche Anwendungsfälle

Deep Learning ist kein neues Konzept im Machine Learning, aber es ist in den letzten Jahren sehr populär geworden. Eigentlich sind künstliche neuronale Netze schon seit Jahrzehnten in der Forschung bekannt und „Deep Learning“ nur ein schicker Name für künstliche mehrschichtige neuronale Netze. Die Idee dahinter war, einen selbstlernenden Algorithmus […]
April 9, 2018

Einführung in Orange – Data Mining

Daten kinderleicht visualisieren mit Orange Orange ist ein grafisches Open Source Programm, das für Data Mining, Machine Learning und zur Datenvisualisierung eingesetzt wird. Es ist für Windows, Mac OS X und verschiedene Linuxsysteme erhältlich. Mit nur wenigen Klicks können Datenbanken oder einfache Datenstrukturen visualisiert und ausgewertet werden. Durch seinen einfachen Aufbau ist Orange besonders […]