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Objektrelation r0. Zwei Prädikate teilen sich eine Variable nur dann, wenn ein korrespondierender Link (Fremdschlüssel) exi- stiert. Beispiel einer erlaubten Hypothese: D={r0, r1, r2, r3, ...}, F = {r0[2]->r1[1] [...] 1], r0[3]->r2[1], r1[2]->r3[1], r2[2]->r3[2]} r0(X,Y,Z) & r1(Y,U) & r2(Z,R) & r3(U,R) & (X = x0 ) & (R ≥ medium) Die Literale Y,R kommen in zwei Prädikaten vor, da zwischen diesen beiden Prädikaten auch [...] beurteilen d: h ∈ LH , D -> [0..1] eine Integerzahl k>0 Finde: eine Teilmenge H ⊆ LH von Hypothesen; mindestens k-viele ; so, dass für jede gefundene Hypothese gilt: h ∈ H, d(h, D) >0 (die Qualität ist größer …

Microsoft Word - Abdel-Salam_101011_proof.doc

Lip op oly sa cc ha rid e + TMZ 1. 8 m g/k g + TMZ 3. 6 m g/k g + TMZ 7. 2 m g/k g 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 * + * + B ra in G SH ( µ m ol /g ti ss ue ) Figure 1B EXCLI Journal 2011;10:162-172 [...] 30 vs 16.82 ± 0.90 nmol/g, p<0.05). GSH decreased by 23.9 % (3.02 ± 0.18 vs 3.97 ± 0.22 µmol/g, p<0.05), while nitric oxide increased by 70.3 % (47.70 ± 3.10 vs 28.00 ± 1.70 µmol/g, p<0.05) after lipo [...] respectively (3.68 ± 0.26, 4.48 ± 0.22 and 6.40 ± 0.28 for trimetazidine doses of 1.8, 3.6 and 7.2 mg/kg, respectively vs lipopolysaccharide control value of 1.47 ± 0.18 µmol/g, p<0.05) (Figure 2B). Nitric …

Microsoft Word - 2020_10_12 Strategiepapier inkl. Rückmeldungen

oder 2 6 3 3 0,0 0,0 0,0 3 16 15 1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 4 11 11 0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,1 0,0 5 38 38 0 0,1 0,1 0,0 0,1 0,1 0,0 6 56 49 7 0,1 0,1 0,1 0,2 0,3 0,1 7 73 68 5 0,1 0,2 0,0 0,4 0,4 0,1 8 164 151 [...] 13 0,3 0,3 0,1 0,6 0,7 0,2 9 157 148 9 0,3 0,3 0,1 0,9 1,1 0,3 10 566 551 15 1,0 1,2 0,1 1,9 2,3 0,5 11 253 233 20 0,4 0,5 0,2 2,4 2,8 0,6 12 472 440 32 0,8 1,0 0,3 3,2 3,8 0,9 13 275 236 39 0,5 0,5 0 [...] 46 0,7 0,8 0,4 4,4 5,1 1,6 15 736 621 115 1,3 1,4 1,0 5,7 6,5 2,6 16 477 402 75 0,8 0,9 0,6 6,5 7,4 3,2 17 460 376 84 0,8 0,8 0,7 7,3 8,2 4,0 18 635 528 107 1,1 1,2 0,9 8,4 9,4 4,9 19 536 449 87 0,9 1 …

Boosting and Adaboost – Lecture Notes

\(\varepsilon = 3/11 \approx 0.273\) \(\beta =\varepsilon /(1-\varepsilon )= 0.375\) \(\varepsilon \approx 0.25\) \(\beta \approx 0.333\) \(\varepsilon \approx 0.167\) \(\beta \approx 0.2\) Boosting – Example [...] Example Toy example for boosting, using 1-node decision stumps: \(0.981\cdot\) \(+1.099\cdot\) \(+1.609\cdot\) \(-1.844=\) AdaBoost [ FrSc97 ] Learn classifiers \(K_1,\ldots ,K_k\) , starting with constant weights [...] \text{if } \sum _j (\log \tfrac {1}{\beta _j}) K_j(x) \geq \tfrac 12 \sum _j \log \tfrac {1}{\beta _j} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases}\] The individual \(K_i\) can be quite simple, the ensemble will still …

Boosting and Adaboost – Lecture Notes

\(\varepsilon = 3/11 \approx 0.273\) \(\beta =\varepsilon /(1-\varepsilon )= 0.375\) \(\varepsilon \approx 0.25\) \(\beta \approx 0.333\) \(\varepsilon \approx 0.167\) \(\beta \approx 0.2\) Boosting – Example [...] Example Toy example for boosting, using 1-node decision stumps: \(0.981\cdot\) \(+1.099\cdot\) \(+1.609\cdot\) \(-1.844=\) AdaBoost [ FrSc97 ] Learn classifiers \(K_1,\ldots ,K_k\) , starting with constant weights [...] \text{if } \sum _j (\log \tfrac {1}{\beta _j}) K_j(x) \geq \tfrac 12 \sum _j \log \tfrac {1}{\beta _j} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases}\] The individual \(K_i\) can be quite simple, the ensemble will still …

<https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstreams/fd21a956-6323-48b0-91d8-ab518f5da58e/download> ; rel="item" ; type="application/pdf" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/items/509cc91d-d53a-4370-a6cb [...] -600ca819f509" , <https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstreams/739b4cac-fd38-4069-b386-0decd74592a7/download> ; rel="item" ; type="application/postscript" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/items [...] ; type="application/linkset" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstreams/fd21a956-6323-48b0-91d8-ab518f5da58e/download" , <https://eldorado.tu-dortmund.de/signposting/linksets/509cc91d-d53a-4 …

Qualitaetsbericht-HMplus-2008

el über 30% der Studieren- den liegen im Notenbe- reich 1,0 bis 3,0 Zuvor: weniger als 20% der Studierenden liegen im Notenbereich 1,0 bis 3,0 Durch das eingesetzte Lehrkonzept (kooperatives Lernen im [...] Maßnahmen im Rahmen des HMplus-Projektes wurde der Notenspiegel der untersuchten Gruppe im Notenbereich 1,0-3,0 um rund 10% angehoben. Positive Fremdevaluierung des gesamten Lehrbetriebs der Höheren Mathematik [...] a Mittelwert Aufgaben werden in den Tutorien sinnvoll besprochen stimmt nicht = 1 … 6 = stimmt 5,0 Tutorin/Tutor geht auf Fragen ein stimmt nicht = 1 … 6 = stimmt 5,3 Das Tutorium hilft mir, selbst …

<https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstreams/0e7c4056-e43c-4a77-a616-b7a14dbb8815/download> ; rel="item" ; type="application/pdf" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/items/e47355c3-acbf-4207-8759 [...] -c8dae40eac89" , <https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstreams/9534ee0f-be70-4818-90a8-b1bd3155bf8c/download> ; rel="item" ; type="application/pdf" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/items/e47355 [...] ; rel="linkset" ; type="application/linkset" ; anchor="https://eldorado.tu-dortmund.de/bitstreams/0e7c4056-e43c-4a77-a616-b7a14dbb8815/download" , <https://eldorado.tu-dortmund.de/signposting/linkset …

{B,C} ⊆ R A B C ID 0 1 1 1 1 1 0 2 0 1 1 3 1 0 0 4 6 von 46 Apriori FP-Tree Warenkorbanalyse (Market Basket Analysis) Aftershave Bier Chips EinkaufsID 0 1 1 1 1 1 0 2 0 1 1 3 1 0 0 4 {Aftershave} → {Bier} [...] conf = 1 2 {Aftershave} → {Chips} s = 0 {Bier} → {Chips} s = 1 2 , conf = 2 3 (zusammen anbieten?) {Chips} → {Aftershave} s = 0 {Aftershave} → {Bier, Chips} s = 0 7 von 46 Apriori FP-Tree Verband (Lattice) [...] Werte haben t eine Transaktion, t ⊆ R r eine Menge von Transaktionen smin ∈ [0,1] die minimale Unterstützung (support), confmin ∈ [0,1] die minimale Konfidenz (confidence) Finde alle Regeln c der Form X → Y …