Daniel haake (10 Ergebnisse)

Zustand: gut. Präses: Johann Samuel Stryk; Disputatio: 1702-05-18; 1 Bl., 45 S., 19 x 16 cm, 2 Vignetten, kurze deutsche Einschübe, Bibliotheksstempel, Titelblatt mit handschr. Markierungen, papierbedingt gebräunt, leicht stockfleckig. Sprache: Latin Erstausgabe.

Zustand: New. In German.

Zustand: New.

Zustand: As New. Unread book in perfect condition.

Paperback. Zustand: Brand New. German language. 8.27x5.83 inches. In Stock.

Zustand: New.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Das Buch beschäftigt sich mit der Möglichkeit der Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschränkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Repeats, zu rechnen ist. Dabei wird untersucht, welche Faktoren zu guten Prognoseergebnissen beitragen. Zur Verfügung stehen Daten zu Wohnungseinbrüchen aus Baden-Württemberg aus den Jahren 2010 bis 2017. Ergänzt werden die polizeilichen Daten um geografische Daten, die den Tatort beschreiben. Hiermit wird geprüft, ob kriminalgeografische Faktoren gute Indikatoren zur Prognose von Wohnungseinbrüchen, genauer gesagt Near-Repeats, darstellen. Als Machine-Learning-Verfahren kommen die Verfahren Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Neuronale Netze und ein Soft-Voting der Modelle zum Einsatz. Mit Hilfe dieser Verfahren kann eine Präzision der Prognosen von über 60% erreicht werden. Es wird außerdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind.…

Zustand: New. Das Buch beschaeftigt sich mit der Moeglichkeit der Prognose von Wohnungseinbruechen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschraenkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Rep.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen | Daniel Haake | Taschenbuch | xvi | Deutsch | 2022 | Springer Vieweg | EAN 9783658376598 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Gabler in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. …

Paperback. Zustand: New. 1. Aufl. 2022. Das Buch beschäftigt sich mit der Möglichkeit der Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschränkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Repeats, zu rechnen ist. Dabei wird untersucht, welche Faktoren zu guten Prognoseergebnissen beitragen. Zur Verfügung stehen Daten zu Wohnungseinbrüchen aus Baden-Württemberg aus den Jahren 2010 bis 2017. Ergänzt werden die polizeilichen Daten um geografische Daten, die den Tatort beschreiben. Hiermit wird geprüft, ob kriminalgeografische Faktoren gute Indikatoren zur Prognose von Wohnungseinbrüchen, genauer gesagt Near-Repeats, darstellen. Als Machine-Learning-Verfahren kommen die Verfahren Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Neuronale Netze und ein Soft-Voting der Modelle zum Einsatz. Mit Hilfe dieser Verfahren kann eine Präzision der Prognosen von über 60% erreicht werden. Es wird außerdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind. …