Data Science. Michael Zimmer
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4.4.2Value Propositions von Datenprodukten
4.4.4Die Erwartung an die Güte des Modells bestimmen
4.4.5Mit dem Datenprodukt beginnen
4.4.6Kontinuierliche Verbesserung mit der Datenwertschöpfungskette
4.4.7Skalierung und Alleinstellungsmerkmal
4.5Kritischer Erfolgsfaktor Feedbackschleife
4.6Organisatorische Anforderungen
5Grundlegende Methoden der Data Science
Stephan Trahasch · Carsten Felden
5.2Data Understanding und Data Preparation
5.2.2Transformation und Normalisierung
5.4Unüberwachte Lernverfahren und Clustering
5.5.1Aspekte des Reinforcement Learning
5.5.2Bestandteile eines Reinforcement-Learning-Systems
5.6.1Ausgewählte Qualitätsmaße im Kontext von Klassifikationsaufgabenstellungen
5.6.2Ausgewählte Qualitätsmaße im Kontext von Clusterungen
6.2Einführung in die Feature Selection
6.3Ansätze der Feature Selection
6.3.4Vergleich der drei Ansätze
6.4Feature Selection in der Praxis