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Konstruktion guter ABC-Tripel mit dem LLL-Algorithmus: Matthias Mahl

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Stand: 03.08.2017
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Konstruktion guter ABC-Tripel mit dem LLL-Algorithmus:1. Auflage. Matthias Mahl

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Mahl, Matthias: Konstruktion guter ABC-Tripel m...
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Konstruktion guter ABC-Tripel mit dem LLL-AlgorithmusTaschenbuchvon Matthias MahlEAN: 9783640681853Einband: Kartoniert / BroschiertAuflage: 1. AuflageSprache: DeutschSeiten: 80Ma&#223e: 210 x 149 x 13 mmAutor: Matthias MahlMathematik

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Stand: 15.08.2017
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eBook Konstruktion guter ABC-Tripel mit dem LLL...
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Masterarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Mathematik - Zahlentheorie, Note: 2,0, Gottfried Wilhelm Leibniz Universit&#228t Hannover (Institul f&#252r Algebra, Zahlentheorie und Diskrete Mathematik), Sprache: Deutsch, Abstract: In der Mathematik gibt

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Stand: 07.08.2017
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Die Prüfung der globalen Güte eines Kausalmodells auf Stabilität mit Hilfe eines nichtparametrischen Bootstrap-Algorithmus:ISM Workingpaper No. 2 Martin Ohlwein

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Akademische Schriftenreihe. 1. Auflage.

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Stand: 07.05.2017
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eBook Optimales Gatewaydesign mit genetischem A...
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Doktorarbeit / Dissertation aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Elektrotechnik, Note: sehr gut, Universit&#228t Ulm, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in dem optimalen Design eines Gateways f&#252r FPGAs (engl. Field Programma

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Die Prüfung der globalen Güte eines Kausalmodel...
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Die Prüfung der globalen Güte eines Kausalmodells auf Stabilität mit Hilfe eines nichtparametrischen Bootstrap-Algorithmus ab 8.5 EURO ISM Workingpaper No. 2

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Stand: 11.08.2017
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Regressionsbäume anhand des CART-Algorithmus un...
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,0, Universität Augsburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Die folgende Arbeit beschäftigt sich mit Verfahren aus der Gruppe der Entscheidungsbäume, die eine weite Verbreitung bei der Lösung von Regressionsproblemen finden. Gemeint sind zum einen, die Regressionsbäume nach dem CART (Classification And Regression Trees)-Algorithmus, welche von Breiman et al. (1984) erarbeitet wurden. Im Folgenden ist aus Vereinfachungsgründen von CART die Rede. Auf diesem Verfahren aufbauend, werden zusätzlich noch das Bagging, Random Forests und das Gradient-Boosting, als fortgeschrittene Methoden vorgestellt. Grundsätzlich ist zu erwähnen, dass es eine ganze Reihe von Algorithmen gibt, die sich an die Baumstruktur anlehnen. Diese Methoden basieren auf rekursiver Partitionierung der Lernstichprobe in Untermengen entlang des Baumes. Bei CART wird zuerst ein weitverzweigter, komplexer Regressionsbaum erstellt und anschließend gemäß eines Optimalitätskriteriums gekürzt. Hierdurch entsteht ein statistisches Modell, das Strukturen und Zusammenhänge in den Daten erlernen soll, weshalb man es der Gruppe der statistischen Lernmethoden zuordnet. Im Anschluss kann das Modell dazu genutzt werden, um Vorhersagen für weitere Beobachtungen zu machen, welche nicht zum Erstellen genutzt wurden. Die Genauigkeit dieser Vorhersagen lässt sich auf unterschiedliche Weisen messen. Dadurch dass sich das Modell graphisch gut darstellen lässt, wird die Interpretation der Ergebnisse erleichtert - um nur einen der Vorteile von CART zu nennen. Es sei zu beachten, dass sich dieses Verfahren sowohl separat, als auch als Implementierung bei anderen Methoden anwenden lässt, bei denen es gilt einen Datensatz gemäß der Höhe der Responsevariablen aufzuteilen. Dies ist z.B. bei den drei behandelten fortgeschrittenen Methoden der Fall. Fraglich ist, wann es sich empfiehlt auf CART zurückzugreifen und welchen Mehrnutzen man im Vergleich zur klassischen Regressionsanalyse dadurch erhält. Des Weiteren soll geklärt werden, welche Schwachstellen dieses Verfahren hat und ob diese, durch Bagging, Random Forests oder Boosting gemindert oder sogar ganz bewältigt werden können. Der Leser soll zudem nachvollziehen können, weshalb sich diese Methoden einer großen Beliebtheit erfreuen und eine weite Verbreitung gefunden haben.

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Stand: 21.03.2017
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Notfall Seele - Ambulante Notfall- und Krisenin...
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Psychiatrischer Notfall! In dieser meist überraschenden Situation mit unklarer Lage vor Ort sind Kommunikation und Situationsregie entscheidend. Dieser Titel gibt praxisnahe Anregungen, wie Sie als Krisenhelfer im vorklinischen Bereich direkt Beziehung mit den Betroffenen aufnehmen, die richtigen Entscheidungen treffen und auch die Chancen in der Krise erkennen. - Wie beurteilt man die akute Lage trotz unvollständiger Information? - Wie kommuniziert man mit verwirrten, unruhigen, wahnhaften, betrunkenen, schwierigen oder verzweifelten Menschen? - Wie moderiert man im systemischen Kontext? - Wann sollen Medikamente eingesetzt werden? - Wie schützt man sich selbst vor Gewalt und Überforderung? Der übersichtlich aufbereitete Leitfaden ist symptomorientiert gegliedert und enthält zahlreiche Fallbeispiele. Er liefert wertvolles Wissen als einführendes Lehrbuch in die Methodik der Notfallintervention, echte Praxistipps zur Vorbereitung auf eine Krisensituation und eine gute Übersicht über die Krankheitsbilder der Akutpsychiatrie. Die 4. Auflage wurde aktualisiert und um die Glasgow Coma Scale sowie einen Algorithmus für den Umgang mit Gewaltandrohung ergänzt. Jederzeit zugreifen: Der Inhalt des Buches steht Ihnen ohne weitere Kosten digital in der Wissensplattform eRef zur Verfügung (Zugangscode im Buch). Mit der kostenlosen eRef App haben Sie zahlreiche Inhalte auch offline immer griffbereit.

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 01.05.2017
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