Hatte ebenfalls Overfitting (direkt danach :D) Hier schonmal meine Fragen:

• Was ist der KDD Process?
• Warum genau transformieren wir die Daten und wie sieht eine Transformation aus? (Normalisierung bspw. Linear Classifier)
• Wie steht der CRIPSP DM im Verhältnis zum KDD? Beschreiben sie den One Rule Classifier? Wo liegen seine Probleme?(Overfitting)
• Was ist Overfitting und warum ist es problematisch? Nennen sie ein Beispiel für Overfitting bezogen auf Cluster? (K-Means mit K Clustern genannt)
• Wie kann Overfitting bei k-means „vermieden“ bzw. erkannt werden kann. (Silhouette Koeffizient mit Formel erklärt)
• Gibt es Ensemble Methoden um Overfitting zu vermeiden? (Bagging)
• Wie verhält sich die Laufzeit der unterschiedlichen Ensemble Methoden zueinander (Parallelisierung)?
• Gibt es bei der DBSCAN ebenfalls overfitting und wie kann dies aussehen?
• Was genau bedeuten die Parameter bei DBSCAN und wie wählen wir sie? (Elbow plot erklärt und Heuristik minPoints=2*d)
• Funktioniert das mit dem Plot immer?
• Wie können wir das Problem umgehen (OPTICS)?
• Zu welcher Art von Clustering gehört OPTICS?