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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen
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C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Scatterplots (Streudiagramme) für
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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in der
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Energietechnische Schnittstellen und Komponenten in einem Wohngebäude analysieren (PDF)
In einem Wohngebäude ist für die Gebäudetechnik ein modernes Bussystem installiert. Der Kunde möchte das Gebäude mit einer Fotovoltaikanlage mit
Unterrichtsplanung
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Energietechnische Schnittstellen und Komponenten in einem Wohngebäude analysieren (DOCX)
In einem Wohngebäude ist für die Gebäudetechnik ein modernes Bussystem installiert. Der Kunde möchte das Gebäude mit einer Fotovoltaikanlage mit
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C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Mittelwert
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C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, Daten zur Anpassung eines linearen
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C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, multiple lineare Regression in Python
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C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
Sonstiges
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C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)“
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C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen
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C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung“ wird die Kreuzvalidierung am Beispiel des Parametertuning für einen
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Komplettangebot für eine PV-Anlage erstellen (DOCX)
In der Lernsituation geht es um die Elektroinstallation für ein Einfamilienhaus nach KfW-55-Standard. Im Gespräch äußert der Bauherr seine
Unterrichtsplanung
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Komplettangebot für eine PV-Anlage erstellen (PDF)
In der Lernsituation geht es um die Elektroinstallation für ein Einfamilienhaus nach KfW-55-Standard. Im Gespräch äußert der Bauherr seine
Unterrichtsplanung
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Die Elektroenergieversorgung einer Fertigungshalle anpassen (PDF)
Ein Gewerbekunde möchte in einer Fertigungshalle eine neue Montagepresse in Betrieb nehmen. Die bestehende Elektroenergieversorgung der
Unterrichtsplanung
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Die Elektroenergieversorgung einer Fertigungshalle anpassen (DOCX)
Ein Gewerbekunde möchte in einer Fertigungshalle eine neue Montagepresse in Betrieb nehmen. Die bestehende Elektroenergieversorgung der
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Geschichte der Glühlampe
Im Jahre 1854 hatte der deutsch-amerikanische Ingenieur, Uhrmacher und Optiker Johann Heinrich Christop Conrad GÖBEL (1818 - 1893) den Einfall, die
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