Wissensentdeckung in Datenbanken - Belief Propagation, Strukturlernen

Pfad: Folge (v1, v2, . . . , vm) von Knoten in der sich kein Knoten wiederholt Kreis: Pfad (v1, v2, . . . , vm) mit {v1, vm} ∈ E Baum: Graph ohne Kreise (“kreisfrei”) Maximale Cliquengröße = 2 3 von 13 1 32 [...] Pfad: Folge (v1, v2, . . . , vm) von Knoten in der sich kein Knoten wiederholt Kreis: Pfad (v1, v2, . . . , vm) mit {v1, vm} ∈ E Baum: Graph ohne Kreise (“kreisfrei”) Maximale Cliquengröße = 2 3 von 13 1 32 [...] Pfad: Folge (v1, v2, . . . , vm) von Knoten in der sich kein Knoten wiederholt Kreis: Pfad (v1, v2, . . . , vm) mit {v1, vm} ∈ E Baum: Graph ohne Kreise (“kreisfrei”) Maximale Cliquengröße = 2 3 von 13 1 32 …

Vorlesung Wissensentdeckung - Strukturelle Modelle -- SVMstruct

die Nebenbedingungen an: SVM1 : min~β,ξ 1 2‖~β‖ 2 + C N ∑N i=1 ξi ∀i,∀~y ∈ Y \~yi : 〈~β, δΨi(~y)〉 ≥ 1− ξi ∆(~yi,~y) (8) SVM2 : min~β,ξ 1 2‖~β‖ 2 + C 2N ∑N i=1 ξ 2 i ∀i,∀~y ∈ Y \~yi : 〈~β, δΨi(~y)〉 ≥ 1− ξi√ [...] können auch durch einen quadratischen Term bestraft werden. Margin rescaling SVM SVM2 : min~β,ξ 1 2‖~β‖ 2 + C 2N ∑N i=1 ξ 2 i (5) unter den Bedingungen ∀i,∀~y ∈ Y \~yi : 〈~β, δΨi(~y)〉 ≥ 1− ξi, ξi ≥ 0 (6) 20 [...] 86, 8% precision, 85, 2% recall, 86%F1 measure SVM2 mit slack rescaling ergibt: 88, 9% precision, 88, 1% recall, 88, 5%F1 measure Der Unterschied des F-measures ist signifikant. SVM2 hat in 12 Iterationen …

when m ≥ (b−a)2ln(q′) 2ǫ2 , we have Pr{Qm − E(X) ≥ ǫ} ≤ q′, P r{E(X)−Qm ≥ ǫ} ≤ q′. Proof: Following Lemma 4.2, we have Pr{Qm − E(X) ≥ ǫ} ≤ exp ( − 2mǫ2 (b− a)2 ) ≤ q′. Therefore, − 2mǫ2 (b− a)2 ≤ ln (q′) =⇒ [...] (i− 1)× (c− i 2 ) + (j − i) ] , 1 < i < j < c2−c 2 . B. Problem definition Without loss of generality we assume thatA[1] ≥ A[2] ≥ ... ≥ A [ (i− 1)× (c− i 2 ) + (j − i) ] ≥ ... ≥ A[ c2−c 2 ] is the non- [...] beQm = 1 m ∑ i xi. Then for anyǫ > 0, we have Pr{Qm − E(X) ≥ ǫ} ≤ exp ( − 2mǫ2 (b− a)2 ) , P r{E(X)−Qm ≥ ǫ} ≤ exp ( − 2mǫ2 (b− a)2 ) . Next, we show how the Hoeffding bound can be used to derive an upper …

Empirische Befunde zur Kinder- und Jugendhilfe

eigene Be- rechnungen 1. 62 3 2. 04 9 2. 34 0 1. 02 9 1. 03 6 12 9 4. 56 5 5. 00 0 5. 20 3 3. 05 8 2. 91 6 1. 20 1 12 .6 69 8. 74 8 5. 51 7 3. 83 4 3. 60 2 2. 05 3 9. 31 3 3. 93 3 2. 07 3 3. 05 8 * 1. 58 02 [...] Schleswig-Holstein 35 736 30 Angebot im Ausland 526 15.738 - Multilokales Angebot 65 2.080 - Gesamt 2.009 116.666 2.009 Lesebeispiel: Baden-Württemberg ist im Berichtsjahr 2015 Durchführungsort von 193 [...] 4% 9% Gewaltprävention 4% 4% Hauswirtschaft 3% 3% Geschlecht und Aufklärung 2% 3% Beratungsgespräche 2% 4% kein Schwerpunkt 2% 6% Rettungs- und Hilfetechniken 1% 5% Hausaufgaben- und Lernbetreuung 1% 1% …

Vector Space Model – Lecture Notes

of second that the to together wealthy wise worm Doc 1 1 1 1 1 1 1 Doc 2 1 1 1 1 1 1 2 1 Doc 3 1 1 1 1 1 2 Doc 4 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 Note: for a large document collection, we will have thousands of dimensions [...] that the ×2 worm But the second mouse gets the cheese . → but cheese get mouse second the ×2 Early to bed and early to rise , makes a man healthy , wealthy and wise . → a and ×2 bed early ×2 healthy make [...] make man rise to ×2 wealthy wise For better results, normalize words: birds → bird , gets → get . Discard . and , . Document-Term Matrix Dim 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 …

Vector Space Model – Lecture Notes

of second that the to together wealthy wise worm Doc 1 1 1 1 1 1 1 Doc 2 1 1 1 1 1 1 2 1 Doc 3 1 1 1 1 1 2 Doc 4 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 1 Note: for a large document collection, we will have thousands of dimensions [...] that the ×2 worm But the second mouse gets the cheese . → but cheese get mouse second the ×2 Early to bed and early to rise , makes a man healthy , wealthy and wise . → a and ×2 bed early ×2 healthy make [...] make man rise to ×2 wealthy wise For better results, normalize words: birds → bird , gets → get . Discard . and , . Document-Term Matrix Dim 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 …

Bier Chips EinkaufsID 0 1 1 1 1 1 0 2 0 1 1 3 1 0 0 4 {Aftershave} → {Bier} s = 1 4 , conf = 1 2 {Aftershave} → {Chips} s = 0 {Bier} → {Chips} s = 1 2 , conf = 2 3 (zusammen anbieten?) {Chips} → {Aftershave} [...] 3 {} f : 4 c : 3 a : 3 m : 2 p : 2 b : 1 m : 1 b : 1 c : 1 b : 1 p : 1 Item conditional pattern base c f : 3 a fc : 3 b fca : 1, f : 1, c : 1 m fca : 2, fcab : 1 p fcam : 2, cb : 1 Katharina Morik, Claus [...] conf1 l1 = {i1, · · · , ik−1, ik} c2 = {i1, · · · } → {ik−1, ik} conf2 · · · · · · · · · l1 = {i1, · · · , ik−1, ik} ck = {i1} → {· · · , ik−1, ik} confk conf1 ≥ conf2 ≥ · · · ≥ confk Katharina Morik, Claus …

Vorlesung Wissensentdeckung - Apriori

Bier Chips EinkaufsID 0 1 1 1 1 1 0 2 0 1 1 3 1 0 0 4 {Aftershave} → {Bier} s = 1 4 , conf = 1 2 {Aftershave} → {Chips} s = 0 {Bier} → {Chips} s = 1 2 , conf = 2 3 (zusammen anbieten?) {Chips} → {Aftershave} [...] 3 {} f : 4 c : 3 a : 3 m : 2 p : 2 b : 1 m : 1 b : 1 c : 1 b : 1 p : 1 Item conditional pattern base c f : 3 a fc : 3 b fca : 1, f : 1, c : 1 m fca : 2, fcab : 1 p fcam : 2, cb : 1 Katharina Morik, Claus [...] conf1 l1 = {i1, · · · , ik−1, ik} c2 = {i1, · · · } → {ik−1, ik} conf2 · · · · · · · · · l1 = {i1, · · · , ik−1, ik} ck = {i1} → {· · · , ik−1, ik} confk conf1 ≥ conf2 ≥ · · · ≥ confk Katharina Morik, Claus …