April 2019
Intermediate to advanced
214 pages
5h 57m
German
Bevor wir uns mit Merkmalskonstruktion beschäftigen, wollen wir uns die Machine-Learning-Pipeline als Ganzes anschauen, um unseren Platz im Gesamtsystem zu finden. Zu diesem Zweck betrachten wir zunächst Grundbegriffe wie Daten und Modelle.
Als Daten bezeichnen wir Beobachtungen realer Phänomene. So können Daten von Aktienmärkten Beobachtungen der täglichen Aktienpreise, Gewinnankündigungen einzelner Firmen und sogar Meinungsartikel von Fachleuten umfassen. Persönliche biometrische Daten wären unter anderem minütliche Messungen von Pulsfrequenz, Blutzuckerspiegel, Blutdruck usw., und Daten zur Kundenanalyse sind beispielsweise Aussagen wie »Alice hat am Sonntag zwei Bücher gekauft«, »Bob hat diese ...
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