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Schätzung einer kundenspezifischen Angebotsannahmewahrscheinlichkeit

In diesem Post wird ein moderner Ansatz vorgestellt, um aus historischen angenommenen und abgelehnten Transaktionsdaten eine individuelle Wahrscheinlichkeitskurve für die Annahme eines Angebotes in Abhängigkeit von unterschiedlichen Merkmalen inkl.

Moderne Preisgestaltung im Umfeld von Revenue Management

Klassisch werden Angebotspreise für Produkte oder Dienstleistungen auf Basis der entstanden Kosten, beaufschlagt mit einer angestrebten Marge, erhoben. Seit Ende des letzten Jahrhunderts gibt es einen zweiten Ansatz zur Festlegung von Angebotspreisen: Wieviel ist ein Kunde bereit, für ein Produkt oder eine Dienstleistung zu zahlen?

Neue Veröffentlichung im Fachmagazin "Digitale Welt"

Veröffentlichungen sind die Basis wissenschaftlichen Arbeitens: Wissenschaftler und Praktiker auf der ganzen Welt nutzen die Ergebnisse, um ihre Forschung darauf aufzubauen oder um innovative Prozesse davon abzuleiten.

A probabilistic interpretation of binary cross-entropy

This post is about the most commonly used loss function for binary classification, known as "binary cross-entropy loss." My goal is to explain why this strange formula is optimal in a particular sense: it encodes the "likelihood" that a model will reproduce the observed data.

Deep Lattice Netzwerke (DLN)

Häufige Problemstellungen, mit denen wir konfrontiert werden, lassen sich auf eine (mehrdimensionale) Regression oder eine Klassifizierung zurückführen. Ausgehend von einer Menge von Merkmalen versucht man bei der Regression, die Abhängigkeit zwischen den Merkmalen und einer Zielgröße als Funktion darzustellen.

Bayes’sche Statistik als Erweiterung von Verfahren des maschinellen Lernens

Thomas Bayes wurde Anfang des 18. Jahrhunderts als Sohn eines Pfarrers in London geboren und wurde nach seinem Studium der Theologie ebenfalls Pfarrer. Seine weiteren Interessen galten der Logik und der Statistik, in denen er in seiner Freizeit auch forschte.

Willkommen bei m2hycon

Da ist er: der m2hycon Blog! Nach 25 Jahren in der mathematischen Beratung von Unternehmen haben wir uns entschieden, dieses Medium nun auch zu nutzen. Dies hat zwei Gründe: Zum einen hören wir immer häufiger, dass Data Science Projekte (aus vielfältigen Gründen) leider nicht so erfolgreich verlaufen wie sie eigentlich könnten.