diff --git a/chapters/Logik/Beweisverfahren.tex b/chapters/Logik/Beweisverfahren.tex index e5cf037..b0ed4ff 100644 --- a/chapters/Logik/Beweisverfahren.tex +++ b/chapters/Logik/Beweisverfahren.tex @@ -52,15 +52,20 @@ \subsection{Klauselform} \label{klauselform} Die Klauselform ist die Mengendarstellung der \ac{KNF}:\\ - \includegraphics[width = .7\textwidth]{klauselform.png} + \includegraphics[width = .6\textwidth]{klauselform.png} \subsection{Resolutionsalgorithmus} \label{resolutionsalgorithmus} \begin{center} - \includegraphics[width = .6\textwidth]{resolutionsalgorithmus1.png}\\ + \includegraphics[width = .5\textwidth]{resolutionsalgorithmus1.png} + \vspace{-5mm} + \end{center} Die Hypothese wird der Wissensbasis negiert hinzugefügt. Falls sich die Klausel dann zur leeren Menge ableiten lässt ist die Hypothese bewiesen.\\ + \begin{center} + \vspace{-5mm} \includegraphics[width = .2\textwidth]{resolutionsalgorithmus2.png} + \vspace{-10mm} \end{center} \section{Hornklauseln} diff --git a/chapters/Logik/Prädikatenlogik.tex b/chapters/Logik/Prädikatenlogik.tex index 3ec2259..fb44c99 100644 --- a/chapters/Logik/Prädikatenlogik.tex +++ b/chapters/Logik/Prädikatenlogik.tex @@ -94,17 +94,20 @@ \end{enumerate} \paragraph{Äquivalenzen}\mbox{}\\ - \includegraphics[width = .8\textwidth]{pränexform_äquivalenzen.png}\\ + \includegraphics[width = \textwidth]{pränexform_äquivalenzen.png}\\ {\Large\color{red}ABER!!}\\ + \large \begin{align*} (\forall x F) \vee (\forall x G)&\not\equiv \forall x (F\vee G)\\ (\exists x F) \wedge (\exists x G)&\not\equiv \exists x (F\wedge G) \end{align*} + \normalsize \subsubsection{Beispiele} \label{praenexform: beispiele} - \includegraphics[width = .8\textwidth]{pränexform_beispiele.png} - + \includegraphics[width = \textwidth]{pränexform_beispiele.png} +\pagebreak + \subsection{Skolemisierung} \label{skolemisierung} Bei der Skolemisierung wird durch die Elimination der Existenzquantoren eine formel erstellt, die zwar \textbf{nicht semantisch äquivalent}, diff --git a/chapters/Maschinelles Lernen/Einführung.tex b/chapters/Maschinelles Lernen/Einführung.tex index 97bf3ab..825b4ca 100644 --- a/chapters/Maschinelles Lernen/Einführung.tex +++ b/chapters/Maschinelles Lernen/Einführung.tex @@ -118,6 +118,7 @@ Diese Parameter müssen vor Ausführung des Algorithmus festgelegt werden. Ein typisches Beispiel für einen Hyperparameter ist die Anzahl der zu erreichenden Cluster. Dieser Hyperparameter muss vielen Clustering-Algorithmen übergeben werden. +\pagebreak \section{\acf{CRISP-DM}} \label{ml: crisp-dm}