Exam pass logistic curve
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Logistische RegressionUnter logistischer Regression oder Logit-Modell versteht man in der Statistik Regressionsanalysen zur Modellierung der Verteilung abhängiger diskreter Variablen. Wenn logistische Regressionen nicht näher als multinomiale oder geordnete logistische Regressionen gekennzeichnet sind, ist zumeist die binomiale logistische Regression für dichotome (binäre) abhängige Variablen gemeint. Die unabhängigen Variablen können dabei ein beliebiges Skalenniveau aufweisen, wobei diskrete Variablen mit mehr als zwei Ausprägungen in eine Serie binärer Dummy-Variablen zerlegt werden. .. weiterlesen
Maschinelles LernenMaschinelles Lernen (ML) entwickelt, untersucht und verwendet statistische Algorithmen, auch Lernalgorithmen genannt. Lernalgorithmen können Lösungen für Probleme lernen, die zu kompliziert sind, um sie mit Regeln zu beschreiben, zu denen es aber viele Daten gibt, die als Beispiele für die gewünschte Lösung dienen können. Ein Lernalgorithmus bildet vorgegebene Beispieldaten auf ein mathematisches Modell ab. Dabei passt der Lernalgorithmus das Modell so an, dass es von den Beispieldaten auf neue Fälle verallgemeinern kann. Dieser Vorgang wird Training genannt. Nach dem Training ist der gefundene Lösungsweg im Modell gespeichert. Er wird nicht explizit programmiert. Das trainierte Modell kann für neue Daten Vorhersagen treffen oder Empfehlungen und Entscheidungen erzeugen. In der mathematischen Statistik bezeichnet man dieses Fachgebiet auch als statistisches Lernen. .. weiterlesen
Überwachtes LernenÜberwachtes Lernen ist eine wichtige Kategorie des Maschinellen Lernens. Dabei wird ein Lernalgorithmus mit Datensätzen trainiert und validiert, die für jede Eingabe einen passenden Ausgabewert enthalten. Man bezeichnet solche Datensätze als markiert oder gelabelt. Ein Beispiel wäre ein Datensatz mit Bildern von Katzen und Hunden, dem jemand zu jedem Bild ein Label hinzugefügt hat, das die Information enthält, ob auf dem Bild eine Katze oder ein Hund abgebildet ist. Mit dem Datensatz wird dann ein Algorithmus trainiert, der mit Hilfe der Information der Label eine Funktion erzeugt, die idealerweise auch bei neuen Bildern korrekt erkennt, ob sie einen Hund oder eine Katze zeigen. Häufige Anwendungen für das überwachte Lernen sind Klassifikation und Regression. .. weiterlesen