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Was sind Machine-Learning-Algorithmen?

Machine-Learning-Algorithmen sind Algorithmen, die eigenständig lernen, indem sie Informationen aus vorhandenen Daten analysieren. Sie ermöglichen es Computersystemen, aus Erfahrungen zu lernen und auf neue Daten und Situationen anzuwenden, was es ihnen ermöglicht, Probleme zu lösen, ohne explizite Anweisungen zu erhalten. Machine-Learning-Algorithmen sind unter anderem Künstliche Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Support-Vector-Maschinen, Bayes-Netzwerke, Regressionsverfahren und Clustering-Algorithmen.

Was ist eine Regressionsgleichung?

Eine Regressionsgleichung ist eine mathematische Gleichung, die verwendet wird, um ein Maß für die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen zu bestimmen. Es wird in der Regel verwendet, um eine lineare Beziehung zwischen Variablen zu beschreiben und damit Vorhersagen über die Beziehung zwischen ihnen zu treffen.

Was ist Regressionsanalyse?

Die Regressionsanalyse ist eine mathematische Technik, die zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse und zur Bestimmung der Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen verwendet wird. Es kann verwendet werden, um die Wirkung eines bestimmten Einflussfaktors auf eine andere Variable vorherzusagen oder um festzustellen, welche Variablen am stärksten zu einer bestimmten Messgröße beitragen. Zu den Anwendungen der Regressionsanalyse gehören die Vorhersage von Verkaufsvolumen, die Bestimmung von Preisen und die Ermittlung von Kreditrisiken.

Was sind die Gauß-Markov-Annahmen?

Die Gauß-Markov-Annahmen sind eine Gruppe von Annahmen, die in der linearen Regressionsanalyse verwendet werden. Sie beinhalten die Annahme, dass die Einflussfaktoren (die predictor Variablen) unabhängig voneinander sind, die Beziehung zwischen den Einflussfaktoren und der abhängigen Variablen linear ist, die Varianz der abhängigen Variablen konstant ist und die Residuen normalverteilt sind. Die Gaus-Markov-Annahmen bilden die Grundlage für die lineare Regressionsanalyse.

Was ist eine lineare Regression?

Lineare Regression ist ein einfaches Modell der statistischen Analyse, das zur Vorhersage von Werten verwendet wird, indem eine lineare Beziehung zwischen einer Variablen (abhängig) und mehreren anderen Variablen (unabhängig) hergestellt wird. Es beinhaltet die Anpassung einer linearen Gleichung an die beobachteten Datenpunkte, um die kleinste quadratische Abweichung zwischen den beobachteten Datenpunkten und der angepassten linearen Funktion zu minimieren.