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Rahmenlehrpläne

Video: Woche 6 | Programmierung | Lineare Regression mit Scikit-learn (MP4)

Woche 6 | Programmierung | Lineare Regression mit Scikit-learn (MP4)

In diesem Video lernst du die lineare Regression in der Programmierung kennen. Du siehst, wie in Python mit dem Modul Scikit-Learn ein lineares

Kurs: Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (PDF)

Woche 7 | Anwendungsbeispiele | K-Nearest Neighbours (PDF)

In diesem Video-Transkript schauen wir uns zwei konkrete Anwendungsbeispiele für den K-Nearest-Neighbours-Algorithmus an - eines aus der Linguistik

Video: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)

Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (MP4)

In diesem Video lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Kurs: Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

Woche 7 | Programmierung | k-nächste Nachbarn (k-NN) mit Scikit-Learn (PDF)

In diesem Video-Transkript lernst du, ein k-nächste-Nachbarn-Modell mit dem Python-Modul Scitkit-learn zu erstellen und zu evaluieren.

Video: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (MP4)

Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (MP4)

In diesem Video beschreiben wir, was eigentlich eine Klassifikation ist. Zudem stellen wir ein einfaches Klassifikations-Verfahren aus dem supervised

Kurs: Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

Woche 7 | Theorie | k-nearest neighbours Verfahren (PDF)

In diesem Video-Skript beschreiben wir, was eigentlich eine Klassifikation ist. Zudem stellen wir ein einfaches Klassifikations-Verfahren aus dem

Video: Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)

Woche 8 | Programmierung | Entscheidungsbaumklassifikation mit Scikit-learn (MP4)

In diesem Video wird dir gezeigt, wie du in Python mit dem Modul Scikit-learn ein Entscheidungsbaummodell erstellen kannst. Mithilfe des Wine

Kurs: Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (PDF)

Woche 9 | Anwendungsbeispiele | Anwendung von Clustering zur Erkennung von Bilanzfälschung (PDF)

In diesem Video-Transkript geht es um die Anwendung des Clusterings zur Erkennung von Bilanzfälschungen. Du erfährst, welchen Herausforderungen man

Kurs: Woche 9 | Theorie | k-means Clustering (PDF)

Woche 9 | Theorie | k-means Clustering (PDF)

In diesem Video-Transkript beschreiben wir, was eigentlich Clustering ist. Zudem stellen wir ein beliebtes Clustering-Verfahren aus dem unsupervised

Interaktion: mooveBS Deutsch – Umgang mit pragmatischen Texten – Chatbots

mooveBS Deutsch – Umgang mit pragmatischen Texten – Chatbots

In der Lerneinheit erarbeiten die Schülerinnen und Schüler grundlegende Kompetenzen im Umgang mit pragmatischen Texten und Medienprodukten. Sie setzen

Ländermaterial

Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 2)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.

Interaktion: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 1)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 03 | Topic Modeling (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Topic Modeling" aus der Sektion “Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Urheberrecht und Datenschutzgrundverordnung" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 4)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 3)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 2)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

Interaktion: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 03 | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie (Aufgabe 1)

Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie" aus der Sektion “Datenbeschaffung und -aufbereitung”.

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