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 zusammenfassung/zusammenfassung.md | 2 ++
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index ecc3c9e..ada5fac 100644
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 |Explorative Datenanalyse|Explorative Datenanalyse (EDA) bezeichnet den Prozess, bei dem Daten untersucht, visualisiert und beschrieben werden, um erste Einsichten zu gewinnen, Zusammenhänge zu erkennen und Hypothesen zu formulieren — noch bevor Modellierung oder Hypothesentestsstattfinden.|
 |Mittlere quadratische Abweichung (RMSE)|<ul><li>*m* ist die Anzahl Datenpunkte im Datensatz</li><li>*h* ist die Vorhersagefunktion des Systems</li><li>*X* ist die Matrix mit den Werten sämtlicher Merkmale</li><li>*x<sup>(i)<sup>* Vektor der Werte aller Merkmale</li><li>*y<sup>(i)<sup>* Label (gewünschter Ausgabewert)</li></ul>![RMSE](bilder/rmse.png)|
 |Mittlerer absoluter Fehler (MAE)|<ul><li>*m* ist die Anzahl Datenpunkte im Datensatz</li><li>*h* ist die Vorhersagefunktion des Systems</li><li>*X* ist die Matrix mit den Werten sämtlicher Merkmale</li><li>*x<sup>(i)<sup>* Vektor der Werte aller Merkmale</li><li>*y<sup>(i)<sup>* Label (gewünschter Ausgabewert)</li></ul>![MAE](bilder/mae.png)|
+|Stetige Merkmale|<ul><li>Belibigen Wert innerhalb eines Intervalls</li><li>Unendlich viele Ausprägungen</li><li>Beispiele<li>Strekenlänge</li><li>Zeitintervalle</li><li>Gewicht</li></li></ul>|
+|Diskrete Merkmale|<ul><li></li><li> </li><li><li> </li><li> </li><li> </li></li></ul>|
 ## Lineare Regression
 ## Klassifikation
 ## Unsupervised Learning Clustering
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