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Praxisbeispiel zu den Themen A2-1 und A2-2: Trainieren Sie einen Entscheidungsbaum
Das Arbeitsblatt „Praxisbeispiel zu den Themen A2-1 und A2-2: Trainieren Sie einen Entscheidungsbaum“ erklärt, wie man ein Klassifikationsmodell, in
Arbeitsblatt
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C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Video)
Das Video zum Thema „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklärt die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit
Video
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C2-2 Mittelwert und Standardabweichung (Video)
Das Video zum Thema „C2-2 Mittelwert und Standardabweichung - Wie ähnlich sind sich Einzelwerte?“ erklärt die Standardabweichung als Maß dafür, wie
Video
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Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (MP4)
In diesem Video stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den Sozialwissenschaften
Video
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B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten? (Video)
Das Video „B4 Datensicherheit - Wie schützen wir unsere Daten?“ beschäftigt sich mit dem Thema Datensicherheit. Wie zum Beispiel im Video „A1-2 Daten
Video
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A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem? (Video)
Dieses Video zum Thema „A3 Algorithmen - Wie löst man ein Problem?“ erklärt, was ein Algorithmus ist. Es wird gezeigt, wie man Algorithmen beschreiben
Video
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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
Video
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Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (PDF)
In diesem Video-Transkript stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den
Kurs
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C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1 (Folien zum Video)
Die Folien zum Video „C1-3 Lineare Funktionen - Steigung: Wie beschreibt man eine Gerade? Teil 1“ erklären, was man unter der Steigung einer Geraden
Präsentation
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D1 Datenschutz - Arbeitsblatt: Datenbroker
Beim Arbeitsblatt „Datenbroker“ geht es um Unternehmen, die mit Daten handeln. Dieses Arbeitsblatt ist Teil des Lehrmaterials für die
Arbeitsblatt
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (MP4)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
Video
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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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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 07 | Weitere Anwendungsmöglichkeiten von Prognosemodellen (PDF)
Bisher haben wir uns ausschließlich mit der Prognose von Studienabbrüchen beschäftigt, um die verschiedenen Verfahren des maschinellen Lernens, der
Kurs
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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
Sonstiges
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C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting (Video)
Das Video zum Thema „C4-3 Training von Klassifikationsbäumen ... und Overfitting“ erklärt, wie der Algorithmus zum Training von Klassifikationsbäumen
Video
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C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen (Video)
Das Video „C8-1 Clusteranalyse: Einführung - Ordnung ins Chaos bringen“ erklärt an einem Beispiel, was das Ziel einer Clusteranalyse ist, und was die
Video
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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
Sonstiges
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A2-3 Drag and Drop: Arten von nicht-überwachtem Lernen (Quiz zum Video)
Das Quiz gehört zum Video zum Thema „A2-3 Trainingsdaten ... und ihre Rolle beim Maschinellen Lernen“.
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