Microsoft Word - mamalis-040321a.doc

/JPEG /ColorACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /ColorImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000ColorACSImageDict << /TileWidth 256 [...] /JPEG /GrayACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /GrayImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000GrayACSImageDict << /TileWidth 256 [...] for Metal Forming and Powder Compaction: Numerical Simulation A.G. Mamalis1, D.E. Manolakos1, A.G. Kladas2, A.K. Koumoutsos1 1 Manufacturing Technology Division National Technical University of Athens …

Microsoft Word - Art_SMEEB2024

Birth and Median Age 1 1 1 1 2 10 1 e(0) S 1 S l (x)dx l (x)dx lnS k        ;  1 0.5 1 ln 2 S x 1 S 0.5 k     0 20 40 60 80 100 0 .0 0. 2 0 .4 0 .6 0. 8 1 .0 x l( x) Fig. 1: Piecewise Survivor [...] exp(lnS x) S 0 x 11l(x) exp k x 1 x 1               The force of mortality or hazard rate for this survivor function is: 1 1 2 ln S k 0 x 1 (x) x 1           The functions used [...] The forecast model is: t r t 0.041 t K 280,471 N t 0,1, 2... (1970,1971,...) 1 b e 1 279,471 e          0 K 280,471 b 1 b 1 279,471 N 1,000       K/2 ln b t r  ; time until half saturation …

KOMDAT33 9.vp

/JPEG /ColorACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /ColorImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000ColorACSImageDict << /TileWidth 256 [...] /JPEG /GrayACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /GrayImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000GrayACSImageDict << /TileWidth 256 [...] 0,0 12,1 -0,1 Baden-Württemberg /2 /2 9,0 -0,2 9,0 -0,2 Bayern 5,0 0,1 9,9 -0,5 9,7 -0,6 Brandenburg 7,3 -0,5 12,1 0,0 12,1 0,1 Hamburg 5,8 -0,4 9,8 -0,6 9,9 -1,1 Hessen 4,8 -0,2 9,8 0,1 9,7 0,1 Mecklenburg-V …

SPFH; 20,8 Betreuungshelfer ; 1,1 Erziehungs- beistand; 4,1 Soziale Gruppenarbeit; 1,6 '27,2er-Hilfen' (ambulant)*; 6,2 Erziehungs- beratung; 44,7 Hilfen zur Erziehung (N=1.002.988) nach Art der Leistung [...] dienstleistungsorientierter Ausrichtung 3 5,0 1,4 1,7 63,2 22,9 5,9 Kinder- und Jugendarbeit Jugendsozialarbeit Förderung der Erziehung in der Familie (1) Kindertagesbetreuung zusammen Hilfen zur Erziehung [...] 8 13 1 Ju’sozialarbeit 4.396 31 69 13 14 13 19 1 HzE, ambulant 17.426 18 82 17 23 17 13 3 HzE, stationär 32.811 5 95 14 30 26 15 6 Ostdeutschland ohne Berlin Jugendarbeit 4.011 17 83 13 11 2 31 1 Ju’s …

Boosting and Adaboost – Lecture Notes

Example Toy example for boosting, using 1-node decision stumps: \(0.981\cdot\) \(+1.099\cdot\) \(+1.609\cdot\) \(-1.844=\) AdaBoost [ FrSc97 ] Learn classifiers \(K_1,\ldots ,K_k\) , starting with constant [...] - K_j(x_i)|}}\) Predict using \[K(x) = \begin{cases} 1& \text{if } \sum _j (\log \tfrac {1}{\beta _j}) K_j(x) \geq \tfrac 12 \sum _j \log \tfrac {1}{\beta _j} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases}\] The [...] construction of multiple classifiers \(K_1\) ,…, \(K_k\) increase weight of misclassified instances add new classifier to the ensemble, weighed by its error rate 1 Strong learners can become arbitrarily …

Boosting and Adaboost – Lecture Notes

Example Toy example for boosting, using 1-node decision stumps: \(0.981\cdot\) \(+1.099\cdot\) \(+1.609\cdot\) \(-1.844=\) AdaBoost [ FrSc97 ] Learn classifiers \(K_1,\ldots ,K_k\) , starting with constant [...] - K_j(x_i)|}}\) Predict using \[K(x) = \begin{cases} 1& \text{if } \sum _j (\log \tfrac {1}{\beta _j}) K_j(x) \geq \tfrac 12 \sum _j \log \tfrac {1}{\beta _j} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases}\] The [...] construction of multiple classifiers \(K_1\) ,…, \(K_k\) increase weight of misclassified instances add new classifier to the ensemble, weighed by its error rate 1 Strong learners can become arbitrarily …

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insgesamt: 24.726 Anzahl 13 .8 41 3. 33 7 1. 33 7 12 .9 79 3. 56 4 1. 28 0 12 .9 24 3. 54 4 1. 22 8 10 .4 68 3. 10 2 1. 22 6 10 .1 69 3. 53 4 1. 31 4 7. 94 2 2. 27 4 1. 22 4 0 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 [...] Folie Nr. 7 17 .5 93 4. 99 7 2. 13 6 16 .9 35 5. 37 0 1. 97 9 16 .4 53 5. 39 9 1. 92 4 13 .1 26 4. 55 1 1. 93 6 12 .5 81 5. 32 8 2. 11 9 9. 85 8 3. 41 4 1. 89 9 0 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 [...] 55 55 - 60 60 - 65 65 und älter 0 200 400 600 800 1.000 unter 20 20 - 25 25 - 30 30 - 35 35 - 40 40 - 45 45 - 50 50 - 55 55 - 60 60 - 65 65 und älter 0 1.000 2.000 3.000 4.000 unter 20 20 - 25 25 - 30 30 …

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junge Volljährige; Indexentwicklung 2010 = 100) Folie Nr. 8 8 7 4 9 9 1 9 8 6 4 8 6 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 9 7 1 0 7 1 2 3 1 6 1 Erziehungsberatung § 28 SGB VIII ambulante Hilfen §§ 29-32, 35 SGB VIII [...] Einnahmen der öffentlichen Jugendhilfe 2014; eigene Berechnungen Folie Nr. 13 0 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 1.600 1.800 0 10 20 30 40 Auszahlungen auf komm. Ebene für Hilfen zur Erziehung (Euro pro unter [...] Eingliederungshilfe, Hilfe für junge Volljährige 2015; eigene Berechnungen 58,4 63,2 55,4 45,2 26,6 23,1 24,1 38,0 15,0 13,7 20,5 16,7 Hilfen zur Erziehung insg. (ohne Erz.ber.) Ambulante Hilfen Vollzeitpflege …

: Class KNNClassifier

den Wert der Variable k . Since: 1.1 setK public void setK (int i) setzt den Wert der Variable k . Parameters: i - neuer Wert fuer die Variable k , sofern i>0 Since: 1.1 train public int train () startet [...] gibt die Anzahl der naechsten Nachbarn vor, die gefunden werden sollen. Standardwert ist 5. Since: 1.1 (21.9.1999) nearestDocuments protected transient double[] nearestDocuments enthaelt die Bewertungen [...] Position x steht der Winkel (0 <= x="x" <="<" k="k" ).=")." An="An" Position="Position" (k="(k" +1="+1" )=")" +x="+x" steht="steht" die="die" Bewertung="Bewertung" zum="zum" Abstand="Abstand" von="von" …