Kostensensitive Klassifikation mit Random Forest eine Untersuchung zum Potenzial erweiterter Entscheidungsbaumverfahren

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:HMD
1. Verfasser: Lessmann, Stefan (VerfasserIn)
Weitere Verfasser: Schüller, Sebastian (VerfasserIn), Voß, Stefan (VerfasserIn)
Format: UnknownFormat
Sprache:ger
Veröffentlicht: 2009
Schlagworte:
Data Mining > Entscheidungsbaum > Klassifikation > Algorithmus > Aufsatz in Zeitschrift
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Titel Jahr Verfasser
Big Data Analytics : Editorial 2019 Meier, Andreas
Smarte Produkte 2019 Knoll, Matthias
Digitalisierung der Arbeitswelt : eine empirische Analyse relevanter Handlungsfelder bei der digitalen Transformation von Geschäftsprozessen = Digitization of the working environment : an empirical analysis of relevant fields of action in the digital transformation of business processes 2019 Thiemann, Daniel
Arbeitswelt 4.0 und Smart Machines : Augmentation als Herausforderung für die Personalentwicklung = Digital transformation and smart machines : augmentation as challenge for people development 2019 Meier, Christoph
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Kleine Barrieren für große Analysen : eine Untersuchung der Eignung aktueller Plattformen für Self-Service Data Mining = Small barriers for big data : a closer look at current self-service data mining platforms 2019 Badura, Daniel
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Instrumente der Interaktionsintegration im Omni-Channel Handel : = Instruments of interaction integration in Omni-channel retail 2019 Jäkel, Julia
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Die Rolle von Affekt und Kognition bei der Gestaltung und Nutzung von Kollaborationswerkzeugen : = The role of affect and cognition on design and usage of collaboration technologies 2019 Benke, Ivo
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