წიგნების ძებნა
წიგნები
დახმარება
შესვლა
შესვლა
ავტორიზებულ მომხმარებლებს აქვთ წვდომა:
პერსონალური რეკომენდაციები
Telegram ბოტი
ჩამოტვირთვის ისტორია
გაგზავნეთ Email-ზე ან Kindle-ზე
კრებულების მართვა
შენახვა რჩეულებში
პირადი
წიგნის მოთხოვნა
შესწავლა
Z-Recommend
წიგნების სარჩევი
ყველაზე პოპულარული
კატეგორია
მონაწილეობა
დახმარება
ატვირთვები
Litera Library
ქაღალდის წიგნების შეწირვა
ქაღალდის წიგნების დამატება
Search paper books
ჩემი LITERA Point
საკვანძო სიტყვების ძებნა
Main
საკვანძო სიტყვების ძებნა
search
1
Effectuation Entwickeln: Ein auf Reinforcement Learning aufbauender agentenbasierter Modellierungsbeiträge zur Formalisierung unternehmerischen Verhaltens
Springer Gabler
Martin Sterzel
agenten
siehe
effectuation
doi.org
kontext
mauer
welter
effektuativen
ungewissheit
wahrscheinlichkeit
unternehmen
kunden
sarasvathy
anzahl
produkt
ergebnisse
market
abbildung
policy
abb
änderung
mittleren
umgebung
leistungswerte
simulation
untersuchung
mittel
modellierung
replizierten
effektuativ
belohnungen
ω1
ω3
belohnungsfunktion
implementierung
vergleich
zustand
ω2
werte
ril
entrepreneurship
zeitpunkt
bestimmung
eberz
journal
simulationsansätze
abschnitt
bzw
entscheidungen
simulationsergebnisse
წელი:
2022
ენა:
german
ფაილი:
PDF, 14.44 MB
თქვენი თეგები:
0
/
5.0
german, 2022
2
Kaggle Kernel - santander-customer-transaction-prediction - Page34
iBooker it-ebooks
it-ebooks
auc
epoch
valid_1
fitting
valid_0
import
float64
numerical
axs
step
acc
target
val_loss
val_acc
id_code
21us
binary_logloss
axis
scatter
merged
input
validation
feature
features
original
resamp
quantile
parameters
scores
columns
pd.dataframe
stopping
random_state
false
iteration
pca.fit_transform
rounds
pd.read_csv
dataset
figsize
set_title
values
class0
imp_features
legend
sample.target
22us
class1
x_test
ono_x
ენა:
chinese
ფაილი:
EPUB, 2.07 MB
თქვენი თეგები:
0
/
0
chinese
3
Naive Bayes (ML)
GRSSB
feature
vector
spam
likelihood
prior
posterior
probability
bayes
likelihoods
naive
calculate
features
range
count
np.log10
predictions
accuracy
classification
element
estimation
input
relative
argmaxk
split
algorithm
attributes
correct
elif
examples
float
item
posteriors
spambase
absent
axis
classifier
classify
datafile
easier
emails
evaluate
frequencies
frequency
import
keyword
keywords
labels
maximum
np.mean
probabilities
ენა:
english
ფაილი:
PDF, 115 KB
თქვენი თეგები:
1.0
/
3.0
english
1
მიჰყევით
ამ ბმულს
ან Telegram-ში მოძებნეთ „@BotFather“ ბოტი
2
გაგზავნეთ ბრძანება /newbot
3
შეიყვანეთ თქვენი ბოტის სახელი
4
შეიყვანეთ მომხმარებლის სახელი ბოტისთვის
5
დააკოპირეთ BotFather-ისგან ბოლო შეტყობინება და ჩასვით აქ
×
×