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Entdeckendes: ionic bonding (zip-Datei)
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ionic bonding (zip-Datei)
This is a print file for a tactile graphic of ionic bondings. Use this kit to experiment with ionic compounds. The cations have ‘studs’ on the right
Entdeckendes Lernen
Entdeckendes: 8 sided dice (normal font) Version 2 (zip-Datei)
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8 sided dice (normal font) Version 2 (zip-Datei)
This is a 3D print file for a 8 sided dice labelled with numbers from 1-8 in 8 normal font. It is used, for example, when practising calculation
Entdeckendes Lernen
Entdeckendes: 10 sided dice (0-9) (normal font) (zip-Datei)
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10 sided dice (0-9) (normal font) (zip-Datei)
This is a 3D print file for a 10-sided dice labelled with numbers from 0-9 in normal font. The numbers are printed separately on small plates
Entdeckendes Lernen
Unterrichtsplanung: Curriculare Analyse: Bild- und Tonaufnahmen einrichten
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Curriculare Analyse: Bild- und Tonaufnahmen einrichten
Curriculare Analyse für das Lernfeld 2 (Bild- und Tonaufnahmen einrichten) der Gestalter/-innen für immersive Medien
Unterrichtsplanung
Ländermaterial
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 4)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 1)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 2)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Interaktion: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (Aufgabe 3)
Diese Aufgabe dient als Vertiefung zum Video "Verfahren der (cross-) validation" aus der Sektion “Prognosemodelle: Klassifikation und Regression”.
Interaktion
Entdeckendes: 10 sided dice (0-9) (zip-Datei)
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10 sided dice (0-9) (zip-Datei)
This is a 3D print file for a 10-sided dice labelled with numbers from 0-9 in normal font and Braille (8dot). The numbers are printed separately on
Entdeckendes Lernen
Entdeckendes: calottes (zip-Datei)
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calottes (zip-Datei)
This is a 3D print file for dome models of pentane isomers. The calotte model is a three-dimensional representation of molecules in which atomic sizes
Entdeckendes Lernen
Unterrichtsbaustein: D9 Zusammenfassung des Lernmoduls - Pythonkurs
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D9 Zusammenfassung des Lernmoduls - Pythonkurs
Damit schließen wir das dritte Lernmodul ab und sollten an dieser Stelle ein noch ausgereifteres Verständnis von Datenstrukturen und List
Unterrichtsbaustein
Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (MP4)
Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video starten wir mit Themen zur
Video
Kurs: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)
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Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Verfahren der (cross-) validation (PDF)
Du hast nun einen Überblick über die Idee und die Verfahren des überwachten maschinellen Lernens. In diesem Video-Transkript starten wir mit Themen
Kurs
Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
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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
Sonstiges: C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
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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)“
Sonstiges
Sonstiges: C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn
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C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C6-1 Jupyter Notebook: Distanzfunktionen mit sklearn“ wird gezeigt, wie man in der Praxis den Abstand (die
Sonstiges
Entdeckendes: Automatisierung im Chemieunterricht mit LEGO®-Titrationsrobotern
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Automatisierung im Chemieunterricht mit LEGO®-Titrationsrobotern
Wie lassen sich Algorithmik, Automatisierung und Programmierung spannend und praxisnah in den Chemieunterricht integrieren? Diese Fortbildung bietet
Entdeckendes Lernen
Ubung: Selbstmanagement: Ziele setzen
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Selbstmanagement: Ziele setzen
Zu Beginn der Unterrichtseinheit „Selbstmanagement: Ziele setzen“ steht die Vermittlung der theoretischen Hintergründe zum Thema „Selbstmanagement“
Übung

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