Statistiken und Big Data

10
Der No-Free-Lunch-Satz und die K-NN-Konsistenz

Beim rechnerischen Lernen besagt das NFL-Theorem, dass es keinen universellen Lernenden gibt. Für jeden Lernalgorithmus gibt es eine Verteilung, die bewirkt, dass der Lernende mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Hypotese mit einem großen Fehler ausgibt (obwohl es eine Hypotese mit geringem Fehler...

10
Standardisierung von Variablen und Kollinearität

Kollinearität kann bestimmte Probleme bei verschiedenen Arten von Regressionsproblemen aufwerfen. Insbesondere kann dies dazu führen, dass die Parameterschätzungen eine hohe Varianz aufweisen und instabil sind. Es wurden verschiedene Methoden vorgeschlagen, um dies zu bewältigen, einschließlich...