Langes Wort, kurz erklärt: Ähnlichkeitsdifferentialgleichungen. Was sie sind, wie man sie löst.
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Langes Wort, kurz erklärt: Ähnlichkeitsdifferentialgleichungen. Was sie sind, wie man sie löst.
Wir erklären das spezielle Format, wie reelle Zahlen näherungsweise auf Computern dargestellt werden.
Wie man bestimmte Differentialgleichungen durch geschicktes Substituieren in einfachere überführt, die man dann mittels Trennung der Variablen gelöst bekommt.
Wir zeigen, wie Zahlen im Computer dargestellt werden - und in anderen Zahlensystemen.
Wie Informationen im Computer gespeichert werden.
Lineare Regression, Methode der kleinsten Quadrate und Bestimmtheitsmaß: hart hergeleitet und trocken veranschaulicht.
Wir erklären den Begriff der Korrelation und räumen mit Mythen auf.
Wir konstruieren die statistische Kennzahl "Kovarianz", in dem wir Anforderungen an sie stellen und diese dann umsetzen.
Hart und trocken erklärt: Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen bzw. ihre Darstellung in Form von Kontingenztafeln und Streudiagrammen.
Hart und trocken erklärt: R Markdown - so klappt's mit der reproduzierbaren Forschung.
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STUDIUM
Infos zum Studium Internationales Wirtschaftsingenieurwesen an der ESB Business School der Hochschule Reutlingen.
Viele sprechen darüber, wenige durchschauen sie: Neuronale Netze. Wir schaffen Durchblick. ... MehrWeniger
Sind wir nicht alle ein bisschen peergroup-gesteuert? Wer sich selbst farblos fühlt, schaut am besten auf die Leute in seiner Umgebung und kupfert ab. So macht's auch der kNN-Algorithmus. Und der ist megaberühmt geworden mit dieser Taktik.
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Interaktiv: Der K-Nearest-Neighbours-Algorithmus
“kNN” steht für “k nearest neighbours”. Der kNN-Algorithmus ist ein einfach zu verstehender Vertreter der “supervised” Machine-Learning-Algorithmen: Ein neuer Datenpunkt (weiß) wird vom ...
Wie war das mit dem Bauchfett? Dein Mathelehrer wird dich hassen für diesen uralten Trick😜
Neues Video online. Newton-Verfahren. Auch ziemlich #hartundtrocken.
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👏 "Wie war das mit dem Bauchfett? Dein Mathelehrer wird dich hassen für diesen uralten Trick😜" 😂😂😂
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