Produkt zum Begriff Klassifizierung:
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Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
Preis: 1624.56 € | Versand*: 0.00 € -
Smart Energy Controller SEC1000 Grid für Analyse von Daten, GoodWe
Smart Energy Controller SEC1000 Grid für Analyse von Daten, GoodWe
Preis: 506.44 € | Versand*: 0.00 € -
SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von Daten
SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von DatenDer Smart Energy Controller (SEC) setzt sich aus dem Drehstromzähler und der Steuerplatine von GoodWe zusammen. Durch die Verbindung mit dem SEMS ist es möglich, die Leistung der Wechselrichter in jedem String zu steuern und zu verwalten. Der SEC1000 hat die Funktionen der Überwachung, Exportleistungsregelung und Blindleistungskompensation.
Preis: 526.49 € | Versand*: 0.00 € -
Rillenkugellager 63000 -2RSR
Rillenkugellager 63, Hauptabmessungen nach DIN 625-545
Preis: 8.64 € | Versand*: 6.99 €
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Was ist eine Diskriminanzfunktion und wie wird sie in der Statistik zur Klassifizierung von Daten verwendet?
Eine Diskriminanzfunktion ist eine mathematische Funktion, die verwendet wird, um zwischen verschiedenen Klassen von Daten zu unterscheiden. Sie basiert auf statistischen Methoden wie der linearen Diskriminanzanalyse oder der quadratischen Diskriminanzanalyse. Die Diskriminanzfunktion wird verwendet, um neue Datenpunkte in die entsprechende Klasse zu klassifizieren, basierend auf den Merkmalen, die in der Funktion berücksichtigt werden.
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Was sind die wichtigsten Methoden zur Klassifizierung von Daten?
Die wichtigsten Methoden zur Klassifizierung von Daten sind Supervised Learning, Unsupervised Learning und Semi-Supervised Learning. Supervised Learning verwendet gelabelte Daten, um Modelle zu trainieren, während Unsupervised Learning ungelabelte Daten verwendet, um Muster zu identifizieren. Semi-Supervised Learning kombiniert beide Ansätze und nutzt eine Mischung aus gelabelten und ungelabelten Daten für das Training von Modellen.
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Was sind die verschiedenen Methoden zur Klassifizierung von Objekten oder Daten?
Die verschiedenen Methoden zur Klassifizierung von Objekten oder Daten umfassen Supervised Learning, Unsupervised Learning und Semi-Supervised Learning. Beim Supervised Learning werden Trainingsdaten mit bekannten Labels verwendet, um ein Modell zu trainieren. Beim Unsupervised Learning werden keine Labels verwendet, das Modell identifiziert automatisch Muster und Gruppierungen in den Daten. Beim Semi-Supervised Learning werden sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten verwendet, um ein Modell zu trainieren.
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Was sind die gängigen Methoden zur Klassifizierung von Objekten oder Daten?
Die gängigen Methoden zur Klassifizierung von Objekten oder Daten sind Supervised Learning, Unsupervised Learning und Semi-Supervised Learning. Supervised Learning verwendet gelabelte Daten, um ein Modell zu trainieren, das dann neue Daten klassifizieren kann. Unsupervised Learning gruppiert Daten basierend auf Ähnlichkeiten, ohne dass gelabelte Daten benötigt werden. Semi-Supervised Learning kombiniert Elemente von Supervised und Unsupervised Learning, indem es sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten verwendet.
Ähnliche Suchbegriffe für Klassifizierung:
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Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Herzog, Reinhard: Kennzahlen in der Apotheke
Kennzahlen in der Apotheke , Mit Zahlen Fakten schaffen Passé sind die Zeiten von "Pi mal Daumen" und vagen Vermutungen. Lassen Sie die Zahlen für sich sprechen, um den unternehmerischen Erfolg Ihrer Apotheke klar zu bemessen. In diesem Buch erfahren Sie unter anderem, wann sich der Direkteinkauf von Waren lohnt, welche Artikel die höchsten Umsätze generieren und wann eine Investition rentabel ist. Die 4. Auflage wurde vollständig überarbeitet und aktualisiert. Praktische Excel-Rechenblätter stehen via QR-Code zum Download bereit und helfen Ihnen dabei, maßgeschneiderte Einblicke in Ihr Unternehmen zu erhalten sowie fundierte Entscheidungen zu treffen. Bringen Sie Ihre Apotheke jetzt auf Erfolgskurs! , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.80 € | Versand*: 0 € -
Personal-Controlling mit Kennzahlen (Schulte, Christof)
Personal-Controlling mit Kennzahlen , Vorteile - verbindet die Unternehmens- mit der Personalstrategie sowie die Personalarbeit mit Kennzahlen - über 60 ausgewählte Kennzahlen mit ihren wichtigsten Merkmalen Zum Werk Dass Personalmanagement ein zentraler Erfolgsfaktor der Unternehmensführung ist, bleibt unbestritten. Ebenso die Tatsache, dass die Personalkosten i.d.R. den größten Kostenblock eines Unternehmens darstellen; so entstehen bspw. in der Softwareindustrie 60% aller Kosten im Personalbereich. Um aktives Controlling auch im Personalwesen sicherzustellen, sind aussagefähige Messinstrumente erforderlich. Hauptanliegen dieses Buches ist es, mitarbeiterbezogene Maßnahmen zu bewerten und im Sinne einer Steuerung Handlungsempfehlungen bei Soll-Ist-Abweichungen zu geben. Hierzu wird ein Kennzahlensystem vorgestellt, dessen Aufbau sich an den Teilaktivitäten des Personalwesens orientiert, nämlich Personalbedarfs- und -strukturplanung, Personalbeschaffung, Personaleinsatz, Personalerhaltung und Leistungsstimulation, Personalentwicklung, Personalfreisetzung sowie Personalkostenplanung und -kontrolle. Aus dem Inhalt - Personal-Controlling mit Kennzahlen - Instrumente des Personal-Controllings - Personal-Kennzahlen in der Praxis - Implementierung von Personal-Kennzahlen - Kennzahlenblätter Neu in der 4. Auflage Zweifarbiges Layout mit neuen Kennzahlen zum Betrieblichen Gesundheitsmanagement, Diversity und Innovation. Zielgruppe Für Personalleiter, Controller und kaufmännische Leiter in Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 4. Auflage, Erscheinungsjahr: 20200906, Produktform: Leinen, Beilage: gebunden, Titel der Reihe: Controlling Competence##, Autoren: Schulte, Christof, Auflage: 20004, Auflage/Ausgabe: 4. Auflage, Abbildungen: mit ca. 108 Abbildungen, Keyword: Personalmanagement; Unternehmensführung; HR-Controlling; Personalcontrolling; Personalwesen; Reporting; Key Performance Indicators, Fachschema: Controlling~Kontrolle (wirtschaftlich) / Controlling~Unternehmenssteuerung~Kennzahl~Koeffizient~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Personal (Belegschaft)~Wirtschaftsprüfung - Wirtschaftsprüfer~Management / Personalmanagement~Personalmanagement~Personalpolitik~Personalwirtschaft~Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre, Fachkategorie: Buchführung, Rechnungswesen, Controlling~Makroökonomie~Betriebswirtschaftslehre, allgemein, Bildungszweck: für die Hochschule, Thema: Optimieren, Fachkategorie: Personalmanagement, HRM, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Vahlen Franz GmbH, Verlag: Vahlen, Franz, Breite: 169, Höhe: 27, Gewicht: 720, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783800638017 9783800626441 9783800614004, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0080, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 44136
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
Qualitative Forschung. Ein Handbuch
Qualitative Forschung. Ein Handbuch , Das Handbuch mit seinen circa 60 Beiträgen bietet eine aktuelle Bestandsaufnahme der wichtigsten Theorien, Methoden und Forschungsstile der Qualitativen Forschung. Die Autoren aus Deutschland, Großbritannien und den USA stellen das breite Spektrum traditioneller Ansätze und neuerer Entwicklungen gleichermaßen dar. Erhebungs- und Auswertungsverfahren, methodologische und ethische Probleme werden in einführenden wie systematischen Artikeln behandelt. Anhand ausgewählter Beispiele verschiedener Forschungsstile wird gezeigt, wie Qualitative Forschung betrieben wird. Aktuelle Entwicklungen, etwa die Verwendung von Computern, werden vorgestellt, praktische Fragen der Datenerhebung und Analyse anschaulich bearbeitet. Der Serviceteil gibt Hinweise zur Literatur, zum Studium und zur Recherche in Datenbanken und Internet im Bereich der Qualitativen Forschung. Damit wendet sich dieses Handbuch an Studierende wie auch an Lehrende in Forschung, Praxis und Entwicklung aus Soziologie, Psychologie, Ethnologie, Pädagogik, Politologie, Geschichte. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: Nachdruck, Erscheinungsjahr: 200909, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: rororo Enzyklopädie#55628#, Redaktion: Kardoff, Ernst von~Steinke, Ines~Flick, Uwe, Auflage/Ausgabe: Nachdruck, Seitenzahl/Blattzahl: 768, Abbildungen: mit Abbildungen, Keyword: Auswertungsverfahren; Datenanalyse; Erhebungsverfahren; Ethnologie; Geschichte; Handbuch; Politologie; Psychologie; Pädagogik; Soziologie, Fachschema: Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / qualitativ~Psychologie / Forschung, Experimente, Methoden~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~Empirische Sozialforschung~Sozialforschung / Empirische Sozialforschung, Fachkategorie: Datenanalyse, allgemein~Forschungsmethoden, allgemein~Psychologische Methodenlehre, Fachkategorie: Sozialforschung und -statistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Rowohlt Taschenbuch, Verlag: ROWOHLT Taschenbuch, Länge: 126, Breite: 191, Höhe: 51, Gewicht: 570, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Vorgänger: A6019192 A5015985 A1953114, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 20.00 € | Versand*: 0 €
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Wie werden Objekte in der Klassifizierung entsprechend ihrer Eigenschaften und Merkmale eingeordnet? Was sind die Kriterien für eine erfolgreiche Klassifizierung von Daten?
Objekte werden in der Klassifizierung basierend auf ihren gemeinsamen Eigenschaften und Merkmalen gruppiert. Die Kriterien für eine erfolgreiche Klassifizierung von Daten sind die Genauigkeit der Zuordnung, die Konsistenz der Kategorisierung und die Relevanz der Merkmale für die Gruppierung. Eine klare Definition der Kategorien und eine sorgfältige Analyse der Daten sind entscheidend für eine effektive Klassifizierung.
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"Warum ist es wichtig, Produkte und Informationen entsprechend ihrer Klassifizierung zu organisieren?" "Was sind die Vorteile einer effektiven Klassifizierung von Daten und Objekten?"
Eine effektive Klassifizierung von Produkten und Informationen erleichtert die Suche und den Zugriff auf relevante Daten. Sie ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und verbessert die Effizienz von Arbeitsprozessen. Zudem trägt sie dazu bei, die Sicherheit und den Schutz sensibler Informationen zu gewährleisten.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Klassifizierung von Daten in der Informatik?
Die gängigsten Methoden zur Klassifizierung von Daten in der Informatik sind die hierarchische Klassifizierung, die kategorische Klassifizierung und die numerische Klassifizierung. Bei der hierarchischen Klassifizierung werden Daten in einer Baumstruktur organisiert, bei der kategorischen Klassifizierung werden Daten in verschiedene Kategorien eingeteilt und bei der numerischen Klassifizierung werden Daten anhand von Zahlenwerten klassifiziert.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Klassifizierung von Daten in der Informatik?
Die gängigsten Methoden zur Klassifizierung von Daten in der Informatik sind die hierarchische Klassifizierung, die k-means-Clustering-Methode und die Entscheidungsbaum-Methode. Bei der hierarchischen Klassifizierung werden Daten in hierarchische Gruppen unterteilt, während bei k-means Daten in k Gruppen mit ähnlichen Merkmalen eingeteilt werden. Die Entscheidungsbaum-Methode teilt Daten basierend auf Entscheidungen in einem Baumdiagramm auf.
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