Web Minung U3: slides for a 3

ss2013/1_Web Mining/Uebungen/3_Uebung/latex/solution.aux

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ss2013/1_Web Mining/Uebungen/3_Uebung/latex/solution.tex

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+\documentclass[colorback,accentcolor=tud1b]{tudbeamer}
+\usepackage[ngerman]{babel}
+\usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage{amssymb}
+
+\title{1 "Ubung}
+\author{Ulf Gebhardt, Victor-Philipp Negoescu, Michael Scholz}
+\date{04.06.2013}
+
+
+\newcommand{\al}{\glqq}
+\newcommand{\ar}{\grqq\ }
+
+
+% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %  1. Folie  % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % 
+% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
+\begin{document}
+\begin{frame}
+\frametitle{Web Mining \\ 3. "Ubung}
+\textbf{Gruppe 22:}
+\begin{itemize}
+\item Ulf Gebhardt
+\item Victor-Philipp Negoescu
+\item Michael Scholz
+\end{itemize}
+\end{frame}
+
+% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %  1. Aufgabe  % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % 
+% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
+\section{1. Aufgabe}
+\begin{frame}
+\frametitle{1. Aufgabe \\ Daten besorgen, Klassen definieren}
+
+.....
+
+\end{frame}
+
+
+
+
+% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %  2. Aufgabe  % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % 
+% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
+\section{2. Aufgabe}
+\begin{frame}
+\frametitle{2. Aufgabe \\ Aufbereitung der Daten}
+
+...
+
+\end{frame}
+
+
+% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %  3. Aufgabe  % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % 
+% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
+\section{3. Aufgabe}
+\begin{frame}
+\frametitle{3.1 Aufgabe \\ Klassifikations-SVM}
+\textbf{linearer Kernel, C-Paramter = 50:}
+\begin{itemize}
+\item Trainingszeit: < 1 Sekunde
+\item Testzeit: < 1 Sekunde
+\item Genauigkeit: 87,619 \% (460 / 525 korrekt klassifiziert)
+\item Genauigkeit eines Baseline-Algorithmus: 78,0952 \% (410 / 525 kottekt klassifiziert)
+\end{itemize}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+\frametitle{3.2 Aufgabe \\ Recall/Precision}
+\begin{figure}
+\noindent\includegraphics[height=5.5cm,keepaspectratio]{grafiken/a3_2_abb1.png} 
+\caption{Recall/Precision-Graph}
+\end{figure}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+\frametitle{3.2 Aufgabe \\ Recall/Precision}
+\begin{itemize}
+\item Werte von Recall und Precision sind sehr stark voneinander abhängig
+\item Entweder ist Recall oder Precision nahezu maximal
+\item Hohe Precision ist im Gegensatz zum Recall nur sehr schwer zu erreichen. Meisten Punkte liegen bei Recall = 1, nur wenige Punkte liegen bei Precision = 1.
+\item Break-Even-Point ist bei einer Schranke von 0,475194 erreicht. Mit dieser Schranke erreichen sowohl Recall als auch Precision den maximalen Wert 1.
+\end{itemize}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+\frametitle{3.3 Aufgabe \\ Performanz der SVM}
+\begin{figure}
+\noindent\includegraphics[height=5.5cm,keepaspectratio]{grafiken/a3_3_abb1.png} 
+\caption{Genauigkeit in Abhängigkeit von der Anzahl der benutzten Terme}
+\end{figure}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+\frametitle{3.3 Aufgabe \\ Performanz der SVM}
+\begin{itemize}
+\item Steigerung der Genauigkeit bei Erhöhung der verwendeten Terme
+\item Verbesserung jedoch nicht monoton steigend
+\item Algorithmus liefert für Termanzahlen zwischen 130 und 170 zunächst sogar eine wesentlich schlechtere Genauigkeit (um 70\%)
+\end{itemize}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+\frametitle{3.3 Aufgabe \\ Performanz der SVM}
+\begin{figure}
+\noindent\includegraphics[height=5.5cm,keepaspectratio]{grafiken/a3_3_abb2.png} 
+\caption{Trainingszeit in Abhängigkeit von der Anzahl der benutzten Terme}
+\end{figure}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+\frametitle{3.3 Aufgabe \\ Performanz der SVM}
+\begin{itemize}
+\item Training ist meist in wenigen Millisekunden beendet
+\item Bei 20 - 40 Termen dauert das Training zwischen 2,5 und 3 Sekunden
+\end{itemize}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+\frametitle{3.4 Aufgabe \\ Untersuchung des Sigmoider Kernels}
+\begin{figure}
+\noindent\includegraphics[height=5.5cm,keepaspectratio]{grafiken/a3_4_abb1.png} 
+\caption{Genauigkeit in Abhängigkeit von der Anzahl der benutzten Terme {\tiny (sigmoider Kernel)}}
+\end{figure}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+\frametitle{3.4 Aufgabe \\ Untersuchung des Sigmoider Kernels}
+\begin{itemize}
+\item Genauigkeit nimmt zunächst zu, nimmt nach 300 verwendeten Termen jedoch wieder leicht ab.
+\end{itemize}
+$\to$ Wahl des Kernels hat großen Einfluss auf die Genauigkeit!
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+\frametitle{3.4 Aufgabe \\ Untersuchung des Sigmoider Kernels}
+\begin{figure}
+\noindent\includegraphics[height=5.5cm,keepaspectratio]{grafiken/a3_4_abb2.png} 
+\caption{Trainingszeit in Abhängigkeit von der Anzahl der benutzten Terme {\tiny (sigmoider Kernel)}}
+\end{figure}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+\frametitle{3.4 Aufgabe \\ Untersuchung des Sigmoider Kernels}
+\begin{itemize}
+\item Trainingszeit ist nun auch bei 20 - 40 Termen sehr gering.
+\item Zuvor betrug die Trainingszeit hier 2,5 - 3 Sekunden
+\end{itemize}
+$\to$ Sigmoider Kernel reduziert die Traningszeit bei geringer Termanzahl!
+\end{frame}
+
+
+\begin{frame}
+\frametitle{3.5 Aufgabe \\ Data-Mining-Wettbewerb}
+\begin{itemize}
+\item \textbf{Problem:} Bei diesem Setting können die Testdaten hinzugezogen werden um die Lernmethode zu trainieren
+\item Man könnte nun alle korrekten Klassifizierungen der Testdaten vom Verantstalter abfragen und diese schließend einfach wiedergeben.
+\item So würde man den Wettbewerb gewinnen, ohne überhaupt einen Lernalgorithmus einsetzen zu müssen.
+\item \textbf{Lösung:} Ändere die Aufteilung der Daten. Stelle Teilnehmern Trainingsdaten zu Verfügung, welche wie gehabt im Challenge-Response-Verfahren mit einer Testdatenmenge abgeglichen werden. Nach Beendigung der Implementierungsphase prüft der Verantstalter die fertig entwickelten Algorithmen mit einer dritten Trainingsmenge, die den Teilnehmern vorher nicht zugänglich ist.
+\end{itemize}
+\end{frame}
+
+
+\end{document}

ss2013/1_Web Mining/Uebungen/3_Uebung/latex/solution.toc

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+\beamer@endinputifotherversion {3.12pt}
+\select@language {ngerman}
+\beamer@sectionintoc {1}{1. Aufgabe}{2}{0}{1}
+\beamer@sectionintoc {2}{2. Aufgabe}{3}{0}{2}
+\beamer@sectionintoc {3}{3. Aufgabe}{4}{0}{3}