zimmersandro/cds1011
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git-sandro 2026-01-24 20:16:47 +01:00
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commit 7bf3b1e7de
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zusammenfassung/zusammenfassung.md
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@ -194,7 +194,4 @@ $$
|Multiclass Classification|Multiclass Classification umfasst Datensätze mit mehreren Klassenbezeichnungen. <div><img src="bilder/binary_vs_multiclass_classification.webp" alt="Binäre vs Multiclass Classification" width="300"/> <img src="bilder/multiclass_classification.webp" alt="Multiclass Classification" width="300"/><div>| |Multiclass Classification|Multiclass Classification umfasst Datensätze mit mehreren Klassenbezeichnungen. <div><img src="bilder/binary_vs_multiclass_classification.webp" alt="Binäre vs Multiclass Classification" width="300"/> <img src="bilder/multiclass_classification.webp" alt="Multiclass Classification" width="300"/><div>|
|One vs. The Rest|Beim One vs. Rest Klassifizierungsansatz, der auf einen Datensatz mit N unterschiedlichen Klassen zugeschnitten ist, werden N binäre Klassifikatoren generiert, die jeweils einer bestimmten Klasse entsprechen. Die Anzahl der Klassifikatoren entspricht der Anzahl der eindeutigen Klassenbezeichnungen, die im Datensatz vorhanden sind. <img src="bilder/one_vs_the_rest.webp" alt="One vs. the Rest" width="700"/>| |One vs. The Rest|Beim One vs. Rest Klassifizierungsansatz, der auf einen Datensatz mit N unterschiedlichen Klassen zugeschnitten ist, werden N binäre Klassifikatoren generiert, die jeweils einer bestimmten Klasse entsprechen. Die Anzahl der Klassifikatoren entspricht der Anzahl der eindeutigen Klassenbezeichnungen, die im Datensatz vorhanden sind. <img src="bilder/one_vs_the_rest.webp" alt="One vs. the Rest" width="700"/>|
|One vs. One|Bei der One vs. One Klassifizierungsstrategie, die auf einen Datensatz mit N unterschiedlichen Klassen zugeschnitten ist, werden insgesamt N * (N-1) / 2 binäre Klassifikatoren generiert. Bei diesem Ansatz wird für jedes mögliche Klassenpaar ein binärer Klassifikator erstellt.<br /> <img src="bilder/one_vs_one.webp" alt="One vs. the Rest" width="700"/>| |One vs. One|Bei der One vs. One Klassifizierungsstrategie, die auf einen Datensatz mit N unterschiedlichen Klassen zugeschnitten ist, werden insgesamt N * (N-1) / 2 binäre Klassifikatoren generiert. Bei diesem Ansatz wird für jedes mögliche Klassenpaar ein binärer Klassifikator erstellt.<br /> <img src="bilder/one_vs_one.webp" alt="One vs. the Rest" width="700"/>|
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## Unsupervised Learning Clustering ## Unsupervised Learning Clustering