Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1254594221 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen / Daniel Haake |
| Person(en) | Haake, Daniel (Verfasser) |
| Organisation(en) | Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag) |
| Verlag | Wiesbaden, Germany : Springer Gabler |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: [2022] |
| Umfang/Format | XVI, 90 Seiten : Illustrationen ; 21 cm x 14.8 cm, 153 g |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Online-Ausgabe: Haake, Daniel: Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen |
| Hochschulschrift | Masterarbeit, Hochschule Albstadt-Sigmaringen, 2020 |
| ISBN/Einband/Preis |
978-3-658-37659-8 Broschur : circa EUR 59.99 (DE), circa EUR 61.67 (AT), circa CHF 66.50 (freier Preis), circa EUR 56.07 3-658-37659-7 |
| Bestellnummer(n) | Bestellnummer: 89174739 |
| EAN | 9783658376598 |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Beziehungen |
BestMasters Research |
| Schlagwörter | Einbruchdiebstahl ; Kriminalprognose ; Maschinelles Lernen |
| DDC-Notation | 364.16220112 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 360 Soziale Probleme, Sozialdienste, Versicherungen ; 004 Informatik |
| Weiterführende Informationen |
Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Frankfurt |
Signatur: 2022 AA 39182 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Frankfurt |
| Leipzig |
Signatur: 2023 AA 18185 Bestand: [Dieses Werk gibt es inhaltsgleich auch in digitaler Form.] Bereitstellung in Leipzig |
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