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19:27:26 Charli xcx SS26 (2:47 min) 29.06.2026 - 19:25:09 Porches rangerover (feat. Dev Hynes) (2:15 min) 29.06.2026 - 19:22:37 Vince Staples White Flag (2:34 min) 29.06.2026 - 19:18:44 Klez.e Melancholia [...] 2026 - 18:49:05 BROCKHOFF Front Row (2:59 min) 29.06.2026 - 18:46:40 Velvet Meadow Are You Sitting Upstairs (2:27 min) 29.06.2026 - 18:43:49 Kojey Radical Can't Go Back (2:50 min) 29.06.2026 - 18:40:22 Bleachers [...] 2026 - 21:45:20 Mistasy Sometimes I Love You (2:57 min) 29.06.2026 - 21:42:09 Parov Stelar Jimmy's Gang (3:18 min) 29.06.2026 - 21:39:10 Blond SB-Kassen Lover (2:59 min) 29.06.2026 - 21:36:06 Baby Rose But …

Microsoft PowerPoint - Suchmaschinen.ppt

Query wird an Suchmaschine A und B gesandt • Ranking A = (a1, a2, ...) und B = (b1, b2, ...) können in ein gemeinsames Ranking C = (c1, c2, ...) gemischt werden, so dass für jeden Rang n von C gilt mit [...] Ähnlichkeit σ 2 (x, y) = 4 x y Überschneidung Ähnlichkeit: Phillip Look, Christian Hüppe 31 Algorithmus 2 Input: Graph G Output: Neuer Graph G´: 1. Bewerte alle weißen Knotenpaare in G 2. Füge die Knoten [...] Suchstrategien PG 402 Phillip Look Christian Hüppe Phillip Look, Christian Hüppe 2 Überblick • Einführung • Untersuchung von 2 Suchmaschinen • Verbesserung der Rankingfunktion mit Hilfe von Clickthrough-Daten …

Merkmale. Seien die Beispiele derart, dass X2 = ¬X4 und X3 = ¬X5 . Die 8 möglichen Beispiele sind gleichwahrscheinlich. Die zu lernende Funktioni sei Y = X1 XOR X2 = X1 XOR ¬X4. Per constructionem sind die [...] die Merkmale X3 und X5 irrelevant. Gemäß der Definition sind X2 und X4 auch irrelevant, weil sie S2 und S4 keine Information hinzufügen. Aber: alle Merkmale sind primär! 10 von 30 "Richtige" Merkmale Fi [...] Beispiel X1 = rot , X2 = gruen, X3 = blau. Also wenn ein Object nur eine Farbe hat, dann 001, 010 bzw. 100. Jedes Merkmal ist aus den beiden übrigen abzuleiten. Die Merkmale x1, x2 und x3 ergeben keine …

Modulbeschreibungen-Service-Phy-2019

Lehrveranstaltung Typ Credits SWS 1 Höhere Mathematik I für P/ET-IT/AI V 6 4 2 Übungen zu Höhere Mathematik I für P/ET-IT/AI Ü 3 2 2 Lehrveranstaltungssprache Deutsch 3 Lehrinhalte Dieses Modul vermittelt die [...] Lehrveranstaltung Typ Credits SWS 1 Höhere Mathematik III für P/ET-IT/AI V 6 4 2 Übungen zu Höhere Mathematik III für P/ET-IT/AI Ü 3 2 2 Lehrveranstaltungssprache Deutsch 3 Lehrinhalte Dieses Modul setzt das Modul [...] Semester Studienabschnitt 2. Semester Credits 9 Aufwand 270 Std. 1 Modulstruktur Nr. Element / Lehrveranstaltung Typ Credits SWS 1 Höhere Mathematik II für P/ET-IT/AI V 6 4 2 Übungen zu Höhere Mathematik …

Incremental Local Outlier Detection for Data Streams

computing lrd. -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 40 2 4 6 8 No points 501 -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 40 2 4 6 8 No points 505 -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 40 2 4 6 8 No points 510 -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 40 2 4 6 8 No points 1000 [...] LOF video frames -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 40 5 10 15 No points 501 -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 40 5 10 15 No points 515 -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 40 5 10 15 No points 600 -4 -2 0 2 4 -4 -2 0 2 40 5 10 15 No points [...] s X1, X2,…, XD of a point x on the centered cone C, where the axis l of the cone is parallel to the x1 axis of the coordinate system, satisfy: pj pc 3-distanceold(pj) X2 2+ X3 2+… XD 2 =a2 X1 2, a > 0 …

Vorlesung Wissensentdeckung - Knowledge based sampling – KBS

Hoeffding-Schranke ist unabhängig von Acc definiert. Pr[Ȳ − p ≥ ε] ≤ exp(−2ε2m) Pr[Ȳ − p ≤ −ε] ≤ exp(−2ε2m) Pr[| Ȳ −−p |≥ ε] ≤ 2exp(−2ε2m) (4) Die wahre Acc soll um nicht mehr als 10% über- oder unterschätzt [...] Wegen Gleichung (4) ergibt sich: Pr[| Âcc−Acc |≥ 0, 1] ≤ 2exp(−2 ·(0, 1)2m) ≤ 2exp(0, 02m) Risiko ≤ δ = 5% dafür bei m ∼ 184 Beispielen: 2exp(−0, 02m) ≤ 0, 05⇔ −0, 02m ≤ ln 1 40 ⇔ 0, 02m ≥ ln 40⇔ m ≥ [...] distributed) bezeichnet. Beispiel dreimaliges Würfeln: X1 1. Wurf, X2 2. Wurf, X3 3. Wurf sind i.i.d. verteilt. X4 = X1 +X2 und X5 = X2 +X3 sind zwar identisch verteilt, aber nicht unabhängig. X4 und X3 …