Resumen
Samenvatting Data Science 2 P4
- Grado
- Institución
Samenvatting data science 2 theorie van periode 4 aan Karel de Grote Hogeschool
[Mostrar más]Vista previa 4 fuera de 51 páginas
Vista previa 4 fuera de 51 páginas
Añadir al carrito
Añadir al carrito
Vendedor
Seguir
compie
Vista previa del contenido
DS 2P4
KDG | 2022-23
1
, Inhoudsopgave
Inhoudsopgave 2
1. Discriminant analyse 4
1.1 Begrippen 4
1.2 Inleiding 4
1.3 Karakteristieken 5
1.3.1 Descriptieve discriminant analyse 5
1.3.2 Predictieve discriminant analyse 5
1.3.3 Veronderstellingen mbt de data 6
1.4 In Python 6
1.4.1 Descriptief 6
1.4.2 Predictief 6
2. Evaluatiemetrieken 8
2.1 Wat zijn evaluatiemetrieken? 8
2.2 Classi catie-metrieken 8
2.1 Binaire vs. Multi-class classi catie 8
2.2 Metrieken voor binaire en multi-class classi catie 9
2.2.1 Confusion matrix 9
2.2.2 Accuracy 10
2.2.3 Precision (P) 11
2.2.4 Recall (R) 12
2.2.5 F-measure (F) 13
2.2.6 Binaire en multi-class 13
2.3 Metrieken enkel voor binaire classi catie 15
2.3.1 TP rate & FP rate 15
2.3.2 Receiver Operator Characteristic Curve 15
2.3 Evaluatiemetrieken in python 18
3. Neurale netwerken 20
3.1 Wat is een neuraal netwerk? 20
2
fi fi fi fi
, 3.1.1 Activatie functie 21
3.1.2 Arti cieel neuraal netwerk 21
3.1.3 Voorbeeld XOR 23
3.2 Waar gebruik je een ANN binnen Data Science? 25
3.3 Hoe leert een ANN? 26
3.3.1 Normaliseren van data 32
3.4 ANN in Python 32
3.4.1 Te zetten stappen: 32
3.4.2 Voorbeeld XOR 33
3.4.3 ANN parameters 35
3.4.4 Voorbeeld MNIST 36
3.4.5 Voorbeeld Cereals US 38
4. Meta-heuristieken 40
4.1 Inleiding - optimalisatieproblemen 40
4.2 Algoritme versus heuristiek 42
4.1.1 Wat is een algoritme en wat is een heuristiek 42
4.1.2 Computationele complexiteit 42
4.3 Soorten heuristiek 43
4.3.1 ’Custom made’-heuristieken 43
4.3.2 Eenvoudige heuristieken 43
4.3.3 ‘Lokale zoek’-heuristieken 44
4.3.4 Meta-heuristieken 44
4.4 Simulated Annealing 45
4.5 T abu search 46
4.6 Genetische algoritmen 47
4.6.1 Stap 1 47
4.6.2 Stap 2 48
4.6.3 Stap 5 48
4.6.4 Stap 6 49
4.6.5 In python 51
3
fi
, 1. Discriminant analyse
1.1 Begrippen
Sta s sche technieken toepasbaar op
• 1 variabele = Univariate sta s ek
• 2 variabelen = Bivariate sta s ek
• meerdere variabelen = Mul variate sta s ek
A ankelijke variabele: variabele waarover (met behulp van een sta s sche techniek) een voorspelling of
uitspraak wordt gedaan —> gevolg
Ona ankelijke variabele: variabele is die gebruikt wordt om voorspellingen of uitspraken op te baseren
—> oorzaak
Groepen kunnen wederzijds uitsluitende groepen zijn, bv mannen en vrouwen of overlappende
deelgroepen zijn, bv vakken van verschillende jaren in uw studietraject
1.2 Inleiding
Behoort tot de mul variate sta s ek
Doel: voor een nieuw gegeven waarneming, te bepalen tot welke van een aantal gegeven groepen van
waarnemingen deze het best thuis hoort.
De a ankelijke variabele is de groep. De ona ankelijke variabelen zijn de gegevens die gebruikt worden
om tot de groep te komen
bv blauw geen overgewicht, bruin overgewicht
X-as is enkel gewicht: hieraan kunnen we niet zien of iemand
overgewicht hee : we hebben ook lengte nodig
—> overgewicht is a ankelijk van lengte: sommige van dat
gewicht wel overgewicht sommige niet: overlappend
—> als we enkel naar gewicht of lengte kijken hebben we
zeker overlapping, als we BMI berekenen door 2 door elkaar te
delen hebben we nog maar klein deel overlapping
—> hierdoor kunnen we zeggen als BMI kleiner is dan bepaald getal je geen overgewicht hebt, dit kunnen
we zeggen omdat ze (bijna) niet meer overlappen
4
fhtifh
fhti
ft tifh ti ti ti ti ti ti fh ti ti
Los beneficios de comprar resúmenes en Stuvia estan en línea:
Garantiza la calidad de los comentarios
Compradores de Stuvia evaluaron más de 700.000 resúmenes. Así estas seguro que compras los mejores documentos!
Compra fácil y rápido
Puedes pagar rápidamente y en una vez con iDeal, tarjeta de crédito o con tu crédito de Stuvia. Sin tener que hacerte miembro.
Enfócate en lo más importante
Tus compañeros escriben los resúmenes. Por eso tienes la seguridad que tienes un resumen actual y confiable. Así llegas a la conclusión rapidamente!
Preguntas frecuentes
What do I get when I buy this document?
You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.
100% de satisfacción garantizada: ¿Cómo funciona?
Nuestra garantía de satisfacción le asegura que siempre encontrará un documento de estudio a tu medida. Tu rellenas un formulario y nuestro equipo de atención al cliente se encarga del resto.
Who am I buying this summary from?
Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller compie. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy this summary for $6.44. You're not tied to anything after your purchase.
Can Stuvia be trusted?
4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)
45,681 summaries were sold in the last 30 days
Founded in 2010, the go-to place to buy summaries for 15 years now
Vistos recientemente
Otro ·
LOGISTIEK CONCEPT
Resumen ·
Enzymatik E Phase
Resumen ·
Las plantas
Resumen ·
AFPF blok 1b
Resumen ·
Markt en Overheid
Ensayo ·
Project One
Resumen ·
Ciencias Sociales
