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 ^Training |Random Forest / XGBoost |Mustererkennung und Klassifizierung | ^Training |Random Forest / XGBoost |Mustererkennung und Klassifizierung |
 ^Optimierung |Hyperparameter-Tuning |Maximierung der Genauigkeit | ^Optimierung |Hyperparameter-Tuning |Maximierung der Genauigkeit |
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 +===== Lernvideos aus Youtube =====
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 +==== Beginner Kaggle Data Science Project Walk-Through (Titanic) - 38 Min. ====
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 +{{:de:modul:m245:learningunits:lu03:theorie:beginner_kaggle_data_science_project_walk-through_titanic_.mp4|Kaggle-Titanic-Walkthrough}}
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 +==== Beginner Data Science Portfolio Project Walkthrough (Kaggle Titanic) - 2 Stunden 20 Min. ====
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 +{{:de:modul:m245:learningunits:lu03:theorie:beginner_data_science_portfolio_project_walkthrough_kaggle_titanic_.mp4|Titanic Challange Walk-Through}}
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 [[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/|{{https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png}}]] Volkan Demir [[https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/|{{https://i.creativecommons.org/l/by-nc-sa/4.0/88x31.png}}]] Volkan Demir
  • de/modul/m245/learningunits/lu03/theorie/03.1777548146.txt.gz
  • Zuletzt geändert: 2026/04/30 13:22
  • von vdemir