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Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (PDF)
In diesem Video-Transkript werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der
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Woche 4 | Wie war das nochmal? Überblick und Ausblick (MP4)
In diesem Video werden die für Woche 4 wichtigen Inhalte aus den vergangenen Wochen wiederholt und ein kurzer Ausblick auf die Inhalte der vierten
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (MP4)
In diesem Video lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter- bzw
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Woche 6 | Daten | Unter- und Überanpassung (PDF)
In diesem Video-Transkript lernst du die Begriffe Unter- und Überanpassung kennen. Dir wird gezeigt, wie du beides erkennen kannst und wieso Unter-
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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
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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
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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.
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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.
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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
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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
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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
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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
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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
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Wollschnabeltier-Memospiel Sek I
Auf dem Arbeitsblatt ordnen die Lernenden in einem Memospiel Informationen den richtigen Metadaten zu. Eine Information kann dabei verschiedenen
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Woran erkennt man Neonazis im Netz?
Neonazis setzen scheinbar unpolitische Themen in Sozialen Netzwerken, nutzen Ängste aus und instrumentalisieren lokale Konflikte, um ihre
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Zahlungsverkehr | Interaktives Quiz (Lösungsblatt)
Es handelt sich um ein Dokument des Unterrichtspakets „Geld im Unterricht“. Es enthält die Lösung zum interaktiven Quiz dieses Themas.
Arbeitsblatt
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Zahlungsverkehr | Praxischeck - Fake oder Fuffi? (Lösungsblatt)
Es handelt sich um ein Dokument des Unterrichtspakets „Geld im Unterricht“. Es enthält die Lösung zum Arbeitsblatt über Falschgeld.
Arbeitsblatt
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Zeitenwende ʼ45 - Aufbruch in ein neues Europa (Erkundungsbogen Sek II)
Dieser Erkundungsbogen ermöglicht den Schülerinnen und Schülern, die Inhalte der Publikation „Zeitenwende ʼ45 – Aufbruch in ein neues Europa“ einzeln
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