Python

Karteikarten und Zusammenfassungen für Python an der FernUniversität in Hagen

Arrow Arrow

Komplett kostenfrei

studysmarter schule studium
d

4.5 /5

studysmarter schule studium
d

4.8 /5

studysmarter schule studium
d

4.5 /5

studysmarter schule studium
d

4.8 /5

Lerne jetzt mit Karteikarten und Zusammenfassungen für den Kurs Python an der FernUniversität in Hagen.

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

Which supervised regression models have metric-continuous variables?

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

What is a regression model called that uses a logistic function to model a binary target?

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

Which bias and variance has Underfitting?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. high variance

  2. low variance

  3. high bias

  4. low bias

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

How does regularization tries to reduce overfitting in regression models?

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

the gradient descent...

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

What regularization method implicitly conducts a feature selection by setting unimportant parameters to 0?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) – L1

  2. L2

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

What indicates a low prediction error on the training set and a high prediction error on the test set?

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

Which variance and bias has Overfitting?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. low bias

  2. high variance

  3. high bias

  4. low variance

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

On what is a single logistic regression model not applicable if the target is of categorical scale?

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

What is the functional value y of the logistic / sigmoid function?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Always between 0 and 1 for any given value of x

  2. Always between 0 and 100 for any given value of x

  3. Always between 0 and 1000 for any given value of x

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

How do I prevent Overfitting?

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

Main features of the Logistic Function

Kommilitonen im Kurs Python an der FernUniversität in Hagen. erstellen und teilen Zusammenfassungen, Karteikarten, Lernpläne und andere Lernmaterialien mit der intelligenten StudySmarter Lernapp. Jetzt mitmachen!

Jetzt mitmachen!

Flashcard Flashcard

Beispielhafte Karteikarten für Python an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

Python

Which supervised regression models have metric-continuous variables?

Linear Regression

Python

What is a regression model called that uses a logistic function to model a binary target?

Logistic regression model​​​​

Python

Which bias and variance has Underfitting?
  1. high variance

  2. low variance

  3. high bias

  4. low bias

Python

How does regularization tries to reduce overfitting in regression models?

Regularisation takes out unimportant features and therefore reduces the complexity of the model

Python

the gradient descent...

…is an iterative optimization algorithm which means that in order to get the best result it is necessary to pass over the training set for a multiple of times in a way

Python

What regularization method implicitly conducts a feature selection by setting unimportant parameters to 0?
  1. LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) – L1

  2. L2

Python

What indicates a low prediction error on the training set and a high prediction error on the test set?

The model has overfitted data

Python

Which variance and bias has Overfitting?
  1. low bias

  2. high variance

  3. high bias

  4. low variance

Python

On what is a single logistic regression model not applicable if the target is of categorical scale?

On variables with more than two distinct characters
Solution: You must use the multi-class logistic regression

Python

What is the functional value y of the logistic / sigmoid function?
  1. Always between 0 and 1 for any given value of x

  2. Always between 0 and 100 for any given value of x

  3. Always between 0 and 1000 for any given value of x

Python

How do I prevent Overfitting?

Using hyperparameters or techniquies to limit and constrain how much detail the model learns

Python

Main features of the Logistic Function
  1. Exists Due to the binary classification problem
  2. Idea: Squash the output of the linear regression hypothesis into a range between 0 and 1
  3. To do so: make use of the logistic (or sigmoid) function

Melde dich jetzt kostenfrei an um alle Karteikarten und Zusammenfassungen für Python an der FernUniversität in Hagen zu sehen

Singup Image Singup Image
Wave

Andere Kurse aus deinem Studiengang

Für deinen Studiengang Psychologie an der FernUniversität in Hagen gibt es bereits viele Kurse auf StudySmarter, denen du beitreten kannst. Karteikarten, Zusammenfassungen und vieles mehr warten auf dich.

Zurück zur FernUniversität in Hagen Übersichtsseite

Kapitel 2 - 2.Grundlagen

Kapitel 2 - 2.Diagnostische Psy

Kapitel 4 - 2.Grundlagen der Diagnostik

Kapitel 6 - 2.Grundlagen der Diagnostischen Psy.

Kapitel 7 - 2.Grundlagen der Diagnostischen Psy.

Kapitel 8 - 2.Grundlagen der Diagnostischen Psychologie

Kapitel 9 - 2.Grundlagen der Diagnostischen Psychologie

Einführung in die Psychologie, ihre Methoden und Techniken wissenschaftlichen Arbeitens

Statistik

Biologische Psychologie und Allgemeine Psychologie II: Lernen, Motivation, Emotion

Entwicklungspsychologie

dkakndoiw

CP - Einführung in die CP

Einführung in die CP K2

Einführung in die CP K2

Korrelation (Literatur: Sedlmeier)

STATISTIK (Literatur: Sedlmeier)

CP Einführung - K4 - Empowerment

CP Einführung - K4 - Empowerment

CP Einführung - K6 - CP Forschung und Anwendung

CP - Methoden - K1 - Einführung und Grundlagen der CP Forschung

CP - Methoden - K2 - Datenerhebung, Analyse und Ableitung von Empfehlungen

CP - Methoden - K2 - Datenerhebung, Analyse und Ableitung von Empfehlungen

STATISTIK - 9 EFFEKTGRÖßEN

STATISTIK 1 EINFÜHRUNG

CP - Methoden - K4 - Ausgewählte Methoden der CP

CP - Themen - Akkulturationsforschung

STATISTIK 2 UNIVARIATE DESKRIPTIVE STATISTIK

CP - Themen - Radikalisierung

CP - Themen - Frieden und Versöhnung

CP - Themen - Umweltschutz

CP - Themen - CP Perspektive auf das Altern

CP - Themen - Flucht und Integration

CP - Themen - Interkulturelle Kompetenz

Statistik 4 Grundlagen der Inferenzstatistik

CP - Themen - Akkulturation

STATISTIK 5 KONFIDENZINTERVALL UND SIGNIFIKANZTEST

CP - Themen - Politische Psychologie

STATISTIK 13 U-TEST - WILCOXON TEST

STATISTIK 16 BAYES

STATISTIK 7 T-TEST

STATISTIK 8 EINFAKTORIELLE Varianzanalyse

M5 Entwicklungspsychologie

M5 Siegler Einführung I

M1 Psychologie (Gerrig)

Psychologie und kulturelle Vielfalt

Diagnostik

M1 Einführung Psych VL

CP - Quizfragen moodle

M1 Kulturelle Vielfalt

M1 Methoden

Glossar Gerrig

Gerrig Einführung

Einführung in die Psychologie

M1.1 8 Kognitive Prozesse

M1.1 8 Kognitive Prozesse

Einführung in die Forschungsmethoden

M1.1 9. Emotionen und Motivation

M2 - Statistik

R- STUDIO

1. Psychologie als Wissenschaft

2. Forschungsmethoden der Psychologie

5. Bewusstsein

Bayesianische Statistik

Psychologie und kulturelle Vielfalt

Einführung in die Psychologie

M1.15 Sozialpsychologie

M1 K1 U3 Biol. und evolut. Grdlg

Einfügrung in die Psychologie

MOTIVATION/ EMOTION

Psychoneuroendokrinologie

Intrinsische Motivation

Superquiz M1

Einführung in die Forschungsmethoden der Psychologie

Psychologie Unit 3

Synaptische Erregung & Hemmung

Synaptische Transmitter und Modulatoren

Ziele auswählen und umsetzen

10 Leistungsmotiv/Training

Alltagsgedächtnis

Motivation - Volition

ATTRIBUTION

Rolle von Erleben, Physiologie und Interpretation

Emotionsausdruck

Emotion und neuronale Grundlagen

bildungspsychologie

STRESS

Emotionales Konditionieren

LERNEN

Englisch Grundwortschatz

Französisch Grundwortschatz

Was ist StudySmarter?

Was ist StudySmarter?

StudySmarter ist eine intelligente Lernapp für Studenten. Mit StudySmarter kannst du dir effizient und spielerisch Karteikarten, Zusammenfassungen, Mind-Maps, Lernpläne und mehr erstellen. Erstelle deine eigenen Karteikarten z.B. für Python an der FernUniversität in Hagen oder greife auf tausende Lernmaterialien deiner Kommilitonen zu. Egal, ob an deiner Uni oder an anderen Universitäten. Hunderttausende Studierende bereiten sich mit StudySmarter effizient auf ihre Klausuren vor. Erhältlich auf Web, Android & iOS. Komplett kostenfrei. Keine Haken.

Awards

Bestes EdTech Startup in Deutschland

Awards
Awards

European Youth Award in Smart Learning

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Europa

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Deutschland

Awards
Awards

European Youth Award in Smart Learning

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Europa

Awards

So funktioniert's

Top-Image

Individueller Lernplan

StudySmarter erstellt dir einen individuellen Lernplan, abgestimmt auf deinen Lerntyp.

Top-Image

Erstelle Karteikarten

Erstelle dir Karteikarten mit Hilfe der Screenshot-, und Markierfunktion, direkt aus deinen Inhalten.

Top-Image

Erstelle Zusammenfassungen

Markiere die wichtigsten Passagen in deinen Dokumenten und bekomme deine Zusammenfassung.

Top-Image

Lerne alleine oder im Team

StudySmarter findet deine Lerngruppe automatisch. Teile deine Lerninhalte mit Freunden und erhalte Antworten auf deine Fragen.

Top-Image

Statistiken und Feedback

Behalte immer den Überblick über deinen Lernfortschritt. StudySmarter führt dich zur Traumnote.

1

Lernplan

2

Karteikarten

3

Zusammenfassungen

4

Teamwork

5

Feedback