# Woche 8 - Fehlende Werte

### Diese Woche werden wir...

folgende Themen behandeln: 

* Wiederholung Neuronaler Netze (NN)
* Umsetzung eines Dropout Layer
* Visualisierung von fehlenden Werten
* Verschiedene Imputationsverfahren

### Lernressourcen

{% file src="/files/jPjTSIzdwZixmXrvnjx7" %}

* [Beispielnotebook](https://colab.research.google.com/github/opencampus-sh/einfuehrung-in-data-science-und-ml/blob/main/Fehlende%20Werte/missing_value_imputation.ipynb) zur Behandlung von fehlenden Werten
* [Lektion 1](https://campus.datacamp.com/courses/dealing-with-missing-data-in-python/) dieses Kurses bei datacamp

### Bis zur nächsten Woche solltet Ihr...

* [x] ein (bzw. verschiedene) Verfahren wählen, um fehlende Werte in Eurem Datensatz zu ersetzen.<br>
* [x] Euch [dieses Video](https://coursera.org/share/3f650f2a9fc3aef4a5ce140f99daf9a3) (5 Minuten) zu Zeitreihenanalysen anschauen.<br>
* [x] Euch die Aufgaben im Team gut aufteilen:\
  Wer arbeitet an der Datenoptimierung, wer an der Modelloptimierung?


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://opencampus.gitbook.io/opencampus-machine-learning-program/courses/archive/einfuehrung/woche-6-support-vector-maschinen.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.