Data Science Training - Supervised Learning
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Data Science Training - Supervised Learning
Ein praktischer Einstieg ins ueberwachte maschinelle Lernen
Selle, Stefan
Springer Fachmedien Wiesbaden
01/2025
597
Mole
Alemão
9783662679593
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Einfuehrung, Datenschutz vs. Datensicherheit, Informationsethik.- Datenanalyseprozess CRISP-DM, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment.- Datenqualitaet, Explorative Datenanalyse (EDA), Feature Engineering.- Naive Bayes und Entscheidungsbaum, Guetekriterien I, Overfitting, Kreuzvalidierung.- Bias vs. Varianz, Ensemble Learning (Random Forest, Gradient Boosted Trees).- Datentransformation und Normalisierung, Kuenstliche Neuronale Netzwerke.- Verteilungen und synthetische Daten, Hyperparameteroptimierung.- Regression vs. Korrelation, Interpolation vs. Extrapolation, Methode der kleinsten Quadrate.- Lineare und polynomiale (multiple) Regression, Guetekriterien II.- Regularisierung, LASSO, Ridge Regression, Elastic Net.- Logistische Regression, Regression vs. Klassifikation.- Ausblick.
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Data Science;Maschinelles Lernen;UEberwachtes Lernen;Kuenstliche Intelligenz;Statistik;Klassifikation;Regression;Data Mining;Python;Knime
Einfuehrung, Datenschutz vs. Datensicherheit, Informationsethik.- Datenanalyseprozess CRISP-DM, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation und Deployment.- Datenqualitaet, Explorative Datenanalyse (EDA), Feature Engineering.- Naive Bayes und Entscheidungsbaum, Guetekriterien I, Overfitting, Kreuzvalidierung.- Bias vs. Varianz, Ensemble Learning (Random Forest, Gradient Boosted Trees).- Datentransformation und Normalisierung, Kuenstliche Neuronale Netzwerke.- Verteilungen und synthetische Daten, Hyperparameteroptimierung.- Regression vs. Korrelation, Interpolation vs. Extrapolation, Methode der kleinsten Quadrate.- Lineare und polynomiale (multiple) Regression, Guetekriterien II.- Regularisierung, LASSO, Ridge Regression, Elastic Net.- Logistische Regression, Regression vs. Klassifikation.- Ausblick.
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