Gesetz der großen Zahl

Das Gesetz der großen Zahlen ist ein fundamentales Prinzip in der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie. Es besagt, dass sich, wenn ein Zufallsexperiment unter identischen Bedingungen eine große Anzahl von Malen wiederholt wird, der Durchschnitt der Ergebnisse an den erwarteten Wert annähert. Hier sind die Schlüsselkomponenten und Aspekte des Gesetzes der großen Zahlen:

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Principal Component Analysis (PCA)

Principal Component Analysis (PCA) ist eine Technik der linearen Algebra, die in der Datenanalyse und im Machine Learning verwendet wird, um die Dimensionalität von Datensätzen zu reduzieren. Mit PCA können wir eine große Anzahl von Variablen in wenige unabhängige Variablen umwandeln, indem wir lineare Kombinationen von Variablen finden, die eine maximale Varianz im Datensatz erklären. Diese neuen Variablen werden als Hauptkomponenten bezeichnet und können verwendet werden, um den Datensatz zu reduzieren oder als Eingabe für andere Machine-Learning-Algorithmen zu dienen.

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