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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Das k-nearest neighbours Verfahren (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Das k-nearest neighbours Verfahren" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "(Überwachtes) Maschinelles Lernen" aus der Sektion "Prognosemodelle: Klassifikation und Regression".
Interaktion
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C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge“ zeigen, dass man lineare Zusammenhänge zwischen zwei
Präsentation
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C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-2 Jupyter Notebook: Nächste-Nachbarn-Regression mit sklearn“ werden die Schritte gezeigt, die für die
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C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Video)
Das Video zum Thema „C3-2 Multiple Lineare Regression ... und nominale Variablen“ zeigt, wie die lineare Regression so erweitert werden kann, dass
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ML explained – Was ist Machine Learning? (2/2)
Wir Menschen lernen aus unseren vergangenen Erfahrungen. Computer auf der anderen Seite handeln nach Instruktionen, die wir Menschen ihnen geben. Aber
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Neue KI-Fachschulen in Bayern
Vierjähriger Schulversuch in der beruflichen Weiterbildung an vier Berufsschulzentren
HubbS-Redaktion
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G3-4 Software-Design und -Architektur: Teil 4 - Architektur in KI-basierten Systemen. Folien zum Video
Die Folien zum Video „G3-4 Software-Design und -Architektur: Teil 4 - Architektur in KI-basierten Systemen“ erklären, wie KI-Komponenten in
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (MP4)
Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video befassen wir
Video
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 03 | Die lineare Regression (PDF)
Du weißt nun, wie Prognosemodelle evaluiert werden. Jetzt starten wir mit den Verfahren des maschinellen Lernens selbst. In diesem Video-Transkript
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (MP4)
Du kennst nun unseren Anwendungsfall und weißt, dass es in diesem Themenblock um Prognosemodelle geht und diese auf Verfahren des überwachten
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 01 | (Überwachtes) Maschinelles Lernen (PDF)
Du kennst nun unseren Anwendungsfall und weißt, dass es in diesem Themenblock um Prognosemodelle geht und diese auf Verfahren des überwachten
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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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G5-1 Testen von KI-Systemen: Teil 1 - Was sind Software Tests? Folien zum Video
Die Folien zum Video „G5-1 Testen von KI-Systemen: Teil 1 - Was sind Software Tests?“ erklären, was Software-Tests sind, und warum sie für die
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