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|Multiplikation|![Matrizen Multiplikation 1](bilder/matrizen_multiplikation_1.png) ![Matrizen Vektor 2](bilder/matrizen_multiplikation_2.png) ![Matrizen Vektor 3](bilder/matrizen_multiplikation_3.png) ![Matrizen Vektor 4](bilder/matrizen_multiplikation_4.png)|
|Transponierte Matrizen|![Transponiert 1](bilder/matrizen_transponiert_1.png) ![Transponiert 2](bilder/matrizen_transponiert_2.png)|
## Herausforderungen
|Begriff|Beschreibung|
|---|---|
|Bias|Fehler, der entsteht, weil das Modell das Konzept nicht abbilden kann|
|Sampling Bias|Bestimmte Gruppen unterreoräsentiert|
|Measurement Bias|Fehelr in der Erhebung (z.B. Sensoren)|
|Survivor Bias|Nur erfolgreiche Fälle in den Daten|
|Confirmation Bias|Bewusste/unterbewusste Selektion von Daten|
|Data Cleaning & Wrangling|<ul><li>Ausreisser entfernen</li><li>Fehler beheben</li><li>Lückenhafte Merkmale (ignorieren, entfernen, ergänzen)</li></ul>|
|Varianz|Fehler, der entsteht, weil der Lernalgorithmus überempfindlich auf kleine Änderungen in den Trainingsdaten reagiert. Gesamtfehler eines Modells wird durch die Summe von Bias-Quadrat, Varianz und Rauschen ausgedrückt: ![Varianz](bilder/varianz.png)|
## Explorative Datenanalyse
## Lineare Regression
## Klassifikation