diff --git a/zusammenfassung/zusammenfassung.md b/zusammenfassung/zusammenfassung.md
index ada5fac..be46e38 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)|
- *m* ist die Anzahl Datenpunkte im Datensatz
- *h* ist die Vorhersagefunktion des Systems
- *X* ist die Matrix mit den Werten sämtlicher Merkmale
- *x(i)* Vektor der Werte aller Merkmale
- *y(i)* Label (gewünschter Ausgabewert)
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|Mittlerer absoluter Fehler (MAE)|- *m* ist die Anzahl Datenpunkte im Datensatz
- *h* ist die Vorhersagefunktion des Systems
- *X* ist die Matrix mit den Werten sämtlicher Merkmale
- *x(i)* Vektor der Werte aller Merkmale
- *y(i)* Label (gewünschter Ausgabewert)
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-|Stetige Merkmale|- Belibigen Wert innerhalb eines Intervalls
- Unendlich viele Ausprägungen
- Beispiele
- Strekenlänge
- Zeitintervalle
- Gewicht
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+|Stetige Merkmale|- Belibigen Wert innerhalb eines Intervalls
- Unendlich viele Ausprägungen
- Beispiele
- Strekenlänge
- Zeitintervalle
- Gewicht
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|Diskrete Merkmale||
## Lineare Regression
## Klassifikation