Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1258602040 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen |
| Person(en) | Haake, Daniel (Verfasser) |
| Organisation(en) | Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag) |
| Ausgabe | 1. Auflage 2022 |
| Verlag | Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2022 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Andere Ausgabe(n) | Erscheint auch als Druck-Ausgabe: Haake, Daniel: Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2022052804083842402074 DOI: 10.1007/978-3-658-37660-4 |
| URL | http://www.springerlink.com/content/978-3-658-37660-4 (Verlag) |
| ISBN/Einband/Preis | 978-3-658-37660-4 |
| EAN | 9783658376604 |
| Sprache(n) | Deutsch (ger) |
| Beziehungen | BestMasters |
| Schlagwörter | Einbruchdiebstahl ; Kriminalprognose ; Maschinelles Lernen |
| DDC-Notation | 364.16220112 [DDC23ger] |
| Sachgruppe(n) | 360 Soziale Probleme, Sozialdienste, Versicherungen ; 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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