Neuronale Netze Übung 1 (Übung 41)

Prädiktoren und linearen Klassifizierer sind beide Programme welche Anhand von Daten "lernen" können mit neuen, unbekannten Daten umzugehen.

Ein Prädiktor nimmt dabei einen Wert als Eingabe an, und gibt für diesen dann aus was der Prädiktor als richtiges Ergebnis "gelernt" hat. Dabei kann die Eingabe in bisher noch nie gesehener Wert sein.

Ein linearer Klassifizierer welcher auch einen Wert einnimmt, ordnet diese Werte hingegen in Gruppen ein. Das "linear" kommt in diesem Fall davon, dass die interne Trennlinie des Klassifizierers eine lineare Funktion ist (Siehe Abbildung). Dies schränkt den Klassifizierer in seiner Fähigkeit komplexe Situationen zu bewerten ein. Diese Trennlinie könnte beispielsweise mithilfe eines Prädiktors gebildet werden um sicherzustellen, dass das Klassifizieren mit mehr Datenpunkten immer genauer wird.

In meinem Beispiel werden Hunde und Pferde von einander unterschieden. Dies geschieht anhand des Verhältnisses zwischen der Geschwindigkeit (X-Achse) und des Gewichts des Tieres (Y-Achse).

Abbildung: