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--- uni:8:kdd1:start [2015-06-24 14:35] – [Aufgabe 1] skrupellos
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@@ Line 64: / Line 64: @@
 ^ C | 1 | 1 | 3 ^ 5 ^
 ^   ^ 7 ^ 3 ^ 5 ^   ^
+  * Precission: $\frac{|TP|}{|TP| + |FP|}$
+  * Recall: ??
 ^ ^ $|TP|$ ^ $|FP|$ ^ $|FN|$ ^
@@ Line 80: / Line 84: @@
   * Mittlere Precision: $\frac{1}{3}\left(\frac{4}{7} + \frac{2}{3} + \frac{3}{5}\right) = 0.6$
+==== Aufgabe 2 ====
+=== Leave-one-out ===
+Jeweils eins raus nehmen und es durch die dann vorherschende Mehrheit ersetzen
+  * <del>A</del> A A B B B => Das A wird ein B, da B nun die Mehrheit
+  * A <del>A</del> A B B B => Das A wird ein B, da B nun die Mehrheit
+  * A A <del>A</del> B B B => Das A wird ein B, da B nun die Mehrheit
+  * A A A <del>B</del> B B => Das B wird ein A, da A nun die Mehrheit
+  * A A A B <del>B</del> B => Das B wird ein A, da A nun die Mehrheit
+  * A A A B B <del>B</del> => Das B wird ein A, da A nun die Mehrheit
+=> Fehlerrate 100%
+=== optimaler Klassifikator ===
+????
+A A A B B B + ?
+Fehlerrate 50%
+=== Bootstrap ===
+Zufälliges ziehen mit zurücklegen
+$1, 2, \ldots, n$
+$P(x) = \frac{1}{n} \Rightleftarrow P(\neg x) = 1 - \frac{1}{n}$
+$P_n(\neg x) = \left(1 - \frac{1}{n}\right)^n = e^{-1} = 0.368$
+Fehlerrate = 0.632 * Fehlerrate_Test + 0.368 * Fehlerrate_Training
+=== 10 Fach Kreuzvalidierung ===
+<WRAP center round box 60%>
+**Beispiel 3 fach Kreuzvalidierung**
+Datensatz 3x unterschiedlich aufteilen:
+| Training | Training | Test |
+| Training | Test | Training |
+| Test | Training | Training |
+</WRAP>
+=== Aufgabe 3 ===
+A priori- und bedingte Wahrscheinlichktein:
+  * $P(Ski) = \frac{1}{2}$
+  * $P(\neg Ski) = \frac{1}{2}$
+Klasse Wetter = W
+  * $P(W = Sonne \mid Ski) = \frac{1}{4}$
+  * $P(W = Schnee \mid Ski) = \frac{2}{4}$
+  * $P(W = Regen \mid Ski) = \frac{1}{4}$
+  * $P(W = Sonne \mid \neg Ski) = \frac{1}{4}$
+  * $P(W = Schnee \mid \neg Ski) = \frac{1}{4}$
+  * $P(W = Regen \mid \neg Ski) = \frac{2}{4}$
+Klasse Schnee = S
+  * $P(S < 50 \mid Ski) = \frac{1}{4}$
+  * $P(S >= 50 \mid Ski) = \frac{3}{4}$
+  * $P(S < 50 \mid \neg Ski) = \frac{3}{4}$
+  * $P(S >= 50 \mid \neg Ski) = \frac{1}{4}$
+=== a) ===
+  * $W = \text{Sonne}, \text{Schnee} > 50$
+  * $P(\text{Ski} \mid W=\text{Sonne} \wedge S >= 50) = \frac{P(W=\text{Sonne}, S>=50 \mid \text{Ski}) \cdot P(Ski)}{P(W=Sonne, S>= 50)} = \frac{P(Sonne \mid Ski) \cdot P(>=50 \mid Ski) \cdot P(Ski)}{P(Sonne, >=50)} = \frac{\nicefrac{1}{4} \cdot \nicefrac{3}{4} \nicefrac{1}{2}}{P(Sonne, >= 50} = \frac{\nicefrac{3}{32}}{P(\ldots)}$
+  * $P(\neg Ski \mid Sonne, >= 50) = \frac{\nicefrac{1}{4} \cdot \nicefrac{1}{4} \cdot \nicefrac{1}{2}}{P(Sonne, >=50} = \frac{\nicefrac{1}{32}}{P(\ldots)}$
+  * => $P(Ski | \ldots) = \frac{3}{4}$
+^  ^ a priori ^ Wetter ^^^ Schnee ^^
+^ ::: ^ ::: ^ Sonne ^ Schnee ^ Regen ^ >= 50 ^ < 50 ^
+| Ski | 1/2 | 1/4 | 2/4 | 2/4 | 1/4 | 3/4 | 1/4 |
+| \neg Ski | 1/2 | 1/4 | 1/4 | 2/4 | 1/4 | 3/4 |
+==== Aufgabe 4 ====
+  - Klassifikation (Die Klassen (Spam/Ham) stehen schon vorher fest)
+  - Clustering
+  - Clustering (Assoziationsregel / Wahrenkorbanalyse)
+  - Clustering
+  - Klassifikation
+  - Clustering
+  - Klassifikation
+===== Übung 11 =====
+==== Aufgabe 1 ====
+Wird immer als Kreis Klassifiziert
+==== Aufgabe 2 ====
+XOR-Problem
+==== Aufgabe 3 ====
+$Entropie(T) = - \sum^k_{i=1}p_i \cdot log(p_i)$
+$Informationsgewinn(T, A) = Entropie - \sum^m_{i=1} \frac{|T_i|}{|T|} Entropie(T_i)$
+  * Erster Teil von Informationsgewinn: vorher
+  * Zweiter Teil von Informationsgewinn: mittlere Entropie nachher
+Mittlere Entropie: Gewicht nach ''Anteil'' an der Datenbank!
+=== a) ===
+<WRAP center round important 60%>
+Hier wird der 2-er Logarithmus verwendet. Es kann aber jeder verwendet werden, solange es überall verwendet wird.
+</WRAP>
+== 1 Split ==
+T ist noch die ganze DB
+$\text{Entropie}(T) = -(p_{\text{niedrig}} \cdot log_2(p_\text{niedrig}) + p_\text{hoch} \cdot log_2(p_\text{hoch}) = -\frac{1}{2}\cdot(-1)-\frac{1}{2}\cdot(-1) = 1$
+** Zeit seit Fahrprüfung**
+^ $T_i$ ^ Anzahl ^ $P_\text{niedrig}$ ^ $P_\text{hoch}$ ^ Entropie(T) ^
+|  1-2  |  3  |  1/3  |  2/3  |  $-\frac{1}{3}\log\frac{1}{3}-\frac{2}{3}\log{2}{3} = 0.918$ |
+|  2-7  |  3  |  2/3  |  1/3  |  $-\frac{2}{3}\log\frac{2}{3}-\frac{1}{3}\log{1}{3} = 0.918$ |
+|  >7   |  2  |  1/2  |  1/2  |  $-\frac{1}{2}\log\frac{1}{2}-\frac{1}{2}\log{1}{2} = 1$ |
+Informationsgewinn(T_i, Zeit) = 1 - (3/8 * 0.918 + 3/8 * 0.918 + 2/8 * 1) = 0.06
+**Geschlecht**
+^ $T_i$ ^ Anzahl ^ $P_\text{niedrig}$ ^ $P_\text{hoch}$ ^ Entropie(T) ^
+|  m  |  5  |  2/5  |  3/5  |  $-\frac{2}{5}\log\frac{2}{5}-\frac{3}{5}\log{3}{5} = 0.971$ |
+|  w  |  3  |  2/3  |  1/3  |  $-\frac{2}{3}\log\frac{2}{3}-\frac{1}{3}\log{1}{3} = 0.918$ |
+Informationsgewinn(T_i, Geschlecht) = 1 - (5/8 * 0.971 + 3/8 * 0.918) = 0.05
+**Wohnort**
+^ $T_i$ ^ Anzahl ^ $P_\text{niedrig}$ ^ $P_\text{hoch}$ ^ Entropie(T) ^
+|  Stadt |  3  |  3/3  |  0/3  |  $-1\log1-0\log0 = -1\cdot0-0=0$ |
+|   Land |  5  |  1/5  |  4/5  |  $-\frac{1}{5}\log\frac{1}{5}-\frac{4}{5}\log{4}{5} = 0.722$ |
+Informationsgewinn(T_i, Geschlecht) = 1 - (3/8 * 0 + 5/8 * 0.722) = 0.55 => Gewinner
+== 2. Split ==
+T={2,3,4,5,6}
+$\text{Entropie}(T) = -(p_{\text{niedrig}} \cdot log_2(p_\text{niedrig}) + p_\text{hoch} \cdot log_2(p_\text{hoch}) = -\frac{1}{5}\cdot\log\frac{1}{5}-\frac{4}{5}\cdot(\frac{4}{5}) = 0.722$
+** Zeit seit Fahrprüfung**
+^ $T_i$ ^ Anzahl ^ $P_\text{niedrig}$ ^ $P_\text{hoch}$ ^ Entropie(T) ^
+|  1-2  |  2  |   0   |   1   |  $0$ |
+|  2-7  |  1  |   0   |   1   |  $0$ |
+|  >7   |  2  |  1/2  |  1/2  |  $1$ |
+Informationsgewinn(T_i, Zeit) = 0.722 - (0 + 0 + 2/3 * 1) = 0.322 => Gewinner
+**Geschlecht**
+^ $T_i$ ^ Anzahl ^ $P_\text{niedrig}$ ^ $P_\text{hoch}$ ^ Entropie(T) ^
+|  m  |  3  |   0   |   1   |  $0$ |
+|  w  |  2  |  1/2  |  1/2  |  $1$ |
+Informationsgewinn(T_i, Geschlecht) = 0.722 - (0 + 2/5 * 1) = 0.322
+== Beispiel Gini ==
+^ T_i ^ Anzahl ^ P_niedrig ^ P_hoch ^ gini(T_i) ^
+| m | 5 | 2/5 | 3/5 | $1-((2/5)^2+(3/5)^2) = 0.48$ |
+| w | 3 | 2/3 | 1/3 | $1-((2/3)^2+(1/3)^2) = 0.44$ |
+gini geschlecht(T) = 5/8 * 0.48 + 3/8 * 0.44
+=== b) ===
+...
 ===== Foo =====