Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning

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EU_LAW_INFO	OCLC	Der Cookie wird gespeichert, sobald der Anwender die Verwendung von Cookies zur Kenntnis genommen hat.	10 Jahre nach Erstellung
.ASPXANONYMOUS	DNN	Der Cookie speichert eine eindeutige ID für anonyme Anwender.	ca 70 Tage
.DOTNETNUKE	DNN	Der Cookie wird bei der Anmeldung erzeugt.	Session
ASP.NET_SessionId	ASP.NET	Identifiziert die Session von ASP.NET.	Session
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dnn_IsMobile	DNN	Der Cookie speichert, ob der Anwender ein mobiles Gerät verwendet.	Session
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LastPageId	DNN	Der Cookie speichert die ID (TabID) des letzten besuchten Reiters.	Session
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SplashPageView	DNN	Der Cookie steuert die einmalige Anzeige der Begrüßungsseite.	Session
RepeaterCategories, RepeaterGroup	DNNGo	Cookies des DNN-Moduls xPlugin für Layout-Einstellungen.	Session

Cookie	Anbieter	Beschreibung	Speicherdauer
GOOGLE_ANALYTICS_INFO	OCLC	Der Cookie wird gesetzt, wenn der Anwender der Verwendung des Tracking Tools Google Analytics zugestimmt hat.	1 Jahr
_ga, _ga_<container-id>	Google Analytics	Der Cookie _ga speichert die Google Analytics-Client-ID zur Unterscheidung von Nutzern, _ga_<container-id> dient der Persistierung des Sitzungsstatus (vorausgesetzt der Anwender hat dem Tool zugestimmt, siehe Cookie GOOGLE_ANALYTICS_INFO).	2 Jahre
_Module_359_Survey_0_, AppearanceSecurityOptions, CSVExportOptions	DNN	Die Cookies werden vom optionalen 3rd Party DNN-Modul Survey verwendet.	bis 31.12.9999, 20 Minuten, 20 Minuten

Cookie	Anbieter	Beschreibung	Speicherdauer
Liste aller Einstellungs-Cookies von OPEN:	OCLC	Die Cookies steuern den aufgeklappt/zugeklappt - Status bei den einzelnen Bereichen innerhalb der Einstellungen sowie die Sichtbarkeit der Header.	Session
StayInEditMode	DNN	Der Cookie steuert, ob sich die Oberfläche im Bearbeitungsmodus befindet.	Session
cem_pending, CEM_CallbackData, CEM_ExistingModule, CEM_NewModuleId	DNN	Diese Cookies werden beim Hinzufügen bzw. Klonen von Modulen im Bearbeitungsmodus verwendet.	Session

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Python für die Datenanalyse 2: Machine Learning

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Verfasser: Steyer, Ralph

Jahr: 2020

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Im zweiten Teil der großen Einführung "Python für die Datenanalyse" erfahren Sie, was es mit dem Begriff "Maschinenlernen" auf sich hat. Mit der Programmiersprache Python und diversen Frameworks stehen praktische Mittel bereit, mit denen Sie maschinelles Lernen programmiertechnisch umsetzen können. Schritt für Schritt bringt Ihnen der Kurs Begriffe, Definitionen und die wichtigsten Anwendungsfälle nahe und Sie üben mit einfachen Code-Beispielen die einzelnen Algorithmen.

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Verfasser: Steyer, Ralph

Jahr: 2020

Verlag: LinkedIn

E-Medium: content sample

Beschreibung: 02:55:08.00

Beteiligte Personen: Pierson, Lillian; P.E., P.E.

Sprache: Deutsch

Mediengruppe: eBook

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