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Ubung: C4c Miniübungen: der Datentyp float - Pythonkurs (ZIP)
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C4c Miniübungen: der Datentyp float - Pythonkurs (ZIP)
Die ZIP-Datei enthält ein Jupyter-Notebook zur Bearbeitung der „C4c Miniübungen: der Datentyp float - Pythonkurs“. In dieser Miniübung vertiefen wir
Übung
Ubung: G6b Größere Übungsaufgaben - Pythonkurs (ZIP)
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G6b Größere Übungsaufgaben - Pythonkurs (ZIP)
Die ZIP-Datei enthält ein Jupyter-Notebook zur Bearbeitung von „G6b Größere Übungsaufgaben - Pythonkurs“. Zum Abschluss jedes Lernmoduls stellen wir
Übung
Presentation: C3-1 Einfache Lineare Regression - Modelle für lineare Zusammenhänge (Folien zum Video)
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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
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C6-1 Distanzfunktionen - Wie ähnlich sind sich verschiedene Datenpunkte? (Folien zum Video)
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Presentation: C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten (Folien zum Video)
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Die Folien zum Video „C5-3 Cross-Validierung - Evaluierung mit wenig Daten“ erklären die Cross-Validierung oder Kreuzvalidierung als Möglichkeit
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Presentation: C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation (Folien zum Video)
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Die Folien zum Video „C4-1 Klassifikationsbäume - Entscheidungsbäume für die Klassifikation“ zeigen Klassifikationsbäume, die mit Maschinellem Lernen
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Presentation: C3-2 Multiple Lineare Regression … und nominale Variablen (Folien zum Video)
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Sonstiges: C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
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Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
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In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil
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Presentation: C6-2 Instanzbasiertes Lernen - Maschinelles Lernen auf die faule Art (Folien zum Video)
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Präsentation
Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
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Sonstiges: C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
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Sonstiges: D4 Jupyter Notebook: Erklärbarkeit von neuronalen Netzen am Beispiel CNN
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Sonstiges: C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
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Sonstiges: C5-3 Jupyter Notebook: Kreuzvalidierung
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