Verfügbarkeit: Maschinelles Lernen mit Python und R für Dummies

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen:	Mueller, John Paul 1958- (VerfasserIn), Massaron, Luca (VerfasserIn)
Weitere beteiligte Personen:	Linke, Simone (ÜbersetzerIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch
Veröffentlicht:	Weinheim Wiley [2017]
Schriftenreihe:	... für Dummies Lernen leichter gemacht
Schlagwörter:	Python 2.7 Datenanalyse Python 3.0 Big Data Python > Programmiersprache R > Programm Maschinelles Lernen Algorithmen u. Datenstrukturen Data Mining u. Knowledge Discovery Informatik Populäre Themen i. d. Informatik
Links:	http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=029828213&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA
Beschreibung:	Auf dem Cover: "Den unschätzbaren Wert des maschinellen Lernens erkennen; Algorithmen in Python und R implementieren; Anwendungsprobleme lösen"
Umfang:	405 Seiten Illustrationen, Diagramme
ISBN:	9783527713639 3527713638

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS UEBER DIE AUTOREN.................................................................................. 13 EINFUEHRUNG ............................................................................................ 25 UEBER DIESES BUCH.......................................................................................................... 25 GRUNDVORAUSSETZUNGEN.............................................................................................. 26 SYMBOLE, DIE IN DIESEM BUCH VERWENDET WERDEN .................................................... 27 WEITERE RESSOURCEN.................................................................................................... 27 UND N U N ? ...................................................................................................................... 27 TEIL I EINFUEHRUNG IN DAS MASCHINELLE LERNEN ............................ 29 KAPITEL 1 KUENSTLICHE INTELLIGENZ IN FIKTION UND R E A LITAE T .......................... 31 EINE REALISTISCHE BETRACHTUNG VON KL.......................................................................... 32 TRAEUME VON ELEKTRISCHEN SCHAFEN.............................................................................. 33 DIE ENTSTEHUNGSGESCHICHTE VON KL UND MASCHINELLEM LERNEN .................... 33 DER BEITRAG VON MASCHINELLEM LERNEN ZUR KL.................................................. 34 DIE ZIELE DES MASCHINELLEN LERNENS................................................................ 35 EINSCHRAENKUNGEN BEIM MASCHINELLEN LERNEN DURCH HARDW ARE .................. 35 DIE GRENZEN ZWISCHEN FIKTION UND REALITAET.............................................................. 36 VISIONAERE IDEEN FUER KL UND MASCHINELLES LERNEN ............................................ 37 REALISTISCHE ANWENDUNGSFAELLE FUER KL UND MASCHINELLES LERNEN .................. 37 BANAL UND TROTZDEM NUETZLICH............................................................................ 38 DIE BEZIEHUNG ZWISCHEN KL UND MASCHINELLEM LERNEN .......................................... 39 DIE TECHNISCHEN SPEZIFIKATIONEN VON KL UND MASCHINELLEM LERNEN ...................... 40 TECHNISCHE UND KREATIVE VORGEHENSWEISEN.............................................................. 41 KAPITEL 2 LERNEN IM Z E ITALTER VON BIG D ATA................................................... 43 DEFINITION VON BIG DATA................................................................................................ 44 MOEGLICHE QUELLEN FUER BIG DATA.................................................................................... 45 ERZEUGUNG EINER NEUEN DATENQUELLE................................................................ 45 NUTZUNG VORHANDENER DATENQUELLEN.............................................................. 47 QUELLEN FUER TESTDATEN FINDEN............................................................................ 47 DIE STATISTIK UND DAS MASCHINELLE LERNEN................................................................ 48 DIE ROLLE VON ALGORITHMEN.......................................................................................... 49 FUNKTIONSWEISE VON ALGORITHM EN.................................................................... 49 FUENF WESENTLICHE TECHNIKEN.............................................................................. 49 DAS TRAINING VON ALGORITHMEN.................................................................................... 51 KAPITEL 3 EIN AUSBLICK A U F DIE Z U K U N FT........................................................... 53 NUETZLICHE TECHNOLOGIEN FUER DIE ZUKUNFT .................................................................... 54 MASCHINELLES LERNEN UND ROBOTER .................................................................... 54 MASCHINELLES LERNEN IM GESUNDHEITSWESEN .................................................. 55 INTELLIGENTE SYSTEME FUER UNTERSCHIEDLICHSTE ANFORDERUNGEN ........................ 55 MASCHINELLES LERNEN IN INDUSTRIELLEN ANWENDUNGSBEREICHEN ...................... 56 DIE WICHTIGKEIT AKTUELLER PROZESSOREN UND H ARDW ARE .................................. 57 NEUE ARBEITSFELDER DURCH MASCHINELLES LERNEN ...................................................... 57 EINE MASCHINE ALS C H EF ...................................................................................... 57 MASCHINELLE SYSTEME IM ALLTAG .......................................................................... 58 REPARATUR VON MASCHINEN .................................................................................. 58 ERZEUGUNG NEUER AUFGABEN FUER MASCHINELLES LERNEN .................................... 59 GESTALTUNG NEUER MASCHINELLER LERNUMGEBUNGEN ........................................ 59 POTENZIELLE TUECKEN ZUKUENFTIGER TECHNOLOGIEN .......................................................... 60 TEIL II EINRICHTUNG IHRER PROGRAMMIERUMGEBUNG .................... 63 KAPITEL 4 INSTALLATION EINER R -D ISTRIB U TIO N ................................................... 65 AUSWAHL EINER R-DISTRIBUTION FUER MASCHINELLES LERNEN .......................................... 66 INSTALLATION VON R UNTER WINDOWS .............................................................................. 67 INSTALLATION VON R UNTER LINUX..................................................................................... 74 INSTALLATION VON R UNTER MAC OS X .............................................................................. 76 HERUNTERLADEN DER QUELLTEXTE UND DATENSAETZE ........................................................ 77 VERWENDETE DATENSAETZE IN DIESEM BUCH ........................................................ 78 ZENTRALER SPEICHERORT FUER DEN PROGRAMMCODE .............................................. 79 KAPITEL 5 PROGRAM M IERUNG M IT R UND RSTUDIO............................................. 83 WICHTIGE DATENTYPEN..................................................................................................... 83 VERWENDUNG VON VEKTOREN .......................................................................................... 86 DATENORGANISATION MIT L ISTEN .................................................................................... 86 VERWENDUNG VON MATRIZEN.......................................................................................... 87 ERZEUGUNG EINER EINFACHEN MATRIX .................................................................... 88 AENDERUNG DER VEKTORANORDNUNG ...................................................................... 89 ZUGRIFF AUF INDIVIDUELLE ELEMENTE ...................................................................... 89 NAMEN FUER ZEILEN UND SPALTEN .......................................................................... 90 NUTZUNG MEHRERER DIMENSIONEN MIT ARRAYS ............................................................ 91 ERZEUGUNG EINES EINFACHEN A RRAYS .................................................................. 91 NAMEN FUER ZEILEN UND SPALTEN .......................................................................... 92 NUTZUNG VON DATA-FRAMES .......................................................................................... 93 FUNKTIONSWEISE VON FAKTOREN ............................................................................ 93 ERZEUGUNG VON EINFACHEN DATA-FRAMES .......................................................... 95 INTERAKTION MIT DATA-FRAMES ............................................................................ 96 ERWEITERUNG EINES DATA-FRAMES ........................................................................ 97 DURCHFUEHRUNG EINFACHER STATISTISCHER AUFGABEN ...................................................... 99 ENTSCHEIDUNGSFINDUNG........................................................................................ 99 NUTZUNG VON SCHLEIFEN.......................................................................................... 101 AUSFUEHRUNG SCHLEIFENARTIGER AUFGABEN OHNE SCHLEIFEN ................................. 102 VERWENDUNG VON FUNKTIONEN ............................................................................. 103 ARITHMETISCHES MITTEL UND M ED IA N .................................................................... 103 DIAGRAMMDARSTELLUNG IHRER D A TE N ................................................................... 105 KAPITEL 6 INSTALLATION EINER P YTHON-D ISTRIBUTION ......................................... 107 AUSWAHL EINER PYTHON-DISTRIBUTION FUER MASCHINELLES LERNEN ................................. 107 ANACONDA VON CONTINUUM ANALYTICS ................................................................. 109 CANOPY EXPRESS VON ENTHOUGHT.......................................................................... 109 PYTHON(X,Y)............................................................................................................. 110 WINPYTHON............................................................................................................. 110 INSTALLATION VON PYTHON UNTER LINUX............................................................................ 111 INSTALLATION VON PYTHON UNTER MAC OSX...................................................................... 112 INSTALLATION VON PYTHON UNTER WINDOWS...................................................................... 113 HERUNTERLADEN DER QUELLTEXTE UND DATENSAETZE.......................................................... 117 VERWENDUNG VON JUPYTER NOTEBOOK.................................................................. 117 ZENTRALER SPEICHERORT FUER DEN PROGRAMMCODE................................................ 118 VERWENDETE DATENSAETZE IN DIESEM BUCH.......................................................... 124 KAPITEL 7 PROGRAM M IERUNG M IT PYTHON UND A N A C O N D A ............................. 127 ZAHLEN UND LOGISCHE AUSDRUECKE IN PYTHON.................................................................. 128 VARIABLENZUWEISUNG.............................................................................................. 129 ARITHMETISCHE OPERATOREN.................................................................................. 130 VERGLEICH VON DATEN MIT BOOLESCHEN AUSDRUECKEN ............................................ 131 ERZEUGUNG UND VERWENDUNG VON ZEICHENKETTEN...................................................... 133 INTERAKTION MIT DATUMS-UND ZEITANGABEN................................................................ 134 ERZEUGUNG UND VERWENDUNG VON FUNKTIONEN............................................................ 135 ERZEUGUNG WIEDERVERWENDBARER FUNKTIONEN.................................................. 135 FUNKTIONSAUFRUF.................................................................................................... 137 GLOBALE UND LOKALE VARIABLEN.............................................................................. 139 BEDINGUNGEN UND SCHLEIFEN.......................................................................................... 139 ENTSCHEIDUNGSFINDUNG MIT DER IF-ANWEISUNG................................................ 139 AUSWAHL ZWISCHEN MEHREREN OPTIONEN DURCH VERSCHACHTELUNG .................. 141 WIEDERHOLUNG VON AUFGABEN MIT DER FOR-SCHLEIFE ........................................ 141 VERWENDUNG DER WHILE-ANWEISUNG................................................................ 142 DATENSPEICHERUNG MIT MENGEN, LISTEN UND TUPELN.................................................. 143 ERZEUGUNG VON MENGEN........................................................................................ 143 MENGENOPERATIONEN............................................................................................ 144 ERZEUGUNG VON LISTEN.......................................................................................... 145 ERZEUGUNG UND VERWENDUNG VON TUPELN.......................................................... 146 DEFINITION NUETZLICHER ITERATOREN.................................................................................... 147 DATENINDIZIERUNG MIT W OERTERBUECHERN........................................................................ 148 CODESPEICHERUNG IN M ODULEN...................................................................................... 149 KAPITEL 8 W EITERE SOFTW AREPROGRAM M E FUE R MASCHINELLES L E RN E N ......... 151 DIE VORGAENGER: SAS, STATA UND SPSS............................................................................ 152 LERNEN IM AKADEMISCHEN SEKTOR MIT W EKA................................................................ 154 EINFACHER ZUGRIFF AUF KOMPLEXE ALGORITHMEN MIT LIBSVM........................................ 155 HOECHSTGESCHWINDIGKEIT MIT VOWPAL WABBIT................................................................ 155 VISUALISIERUNG MIT KNIME UND RAPIDMINER.................................................................. 156 VERWALTUNG RIESIGER DATENMENGEN MIT SPARK............................................................ 157 TEIL III MATHEMATISCHE GRUNDLAGEN.....................................................159 KAPITEL 9 M ATHEM ATISCHE GRUNDLAGEN DES MASCHINELLEN LERNENS ........ 161 DIE ARBEIT MIT D ATEN ...................................................................................................... 162 ERZEUGUNG EINER MATRIX........................................................................................ 163 GRUNDLEGENDE OPERATIONEN................................................................................ 165 MATRIXMULTIPLIKATION............................................................................................ 166 EIN BLICK AUF FORTGESCHRITTENE MATRIXOPERATIONEN............................................ 168 EFFEKTIVE NUTZUNG VON VEKTORISIERUNG.................................................... 169 DIE WELT DER WAHRSCHEINLICHKEITEN.............................................................................. 171 OPERATIONEN MIT WAHRSCHEINLICHKEITEN............................................................ 172 BEDINGTE WAHRSCHEINLICHKEITEN UND SATZ VON B AYES...................................... 173 NUTZUNG DER STATISTIK FUER MASCHINELLES LERNEN.......................................................... 176 KAPITEL 10 FEHLERFUNKTIONEN UND IHRE M IN IM IE RU N G .....................................179 DER LERNPROZESS ALS OPTIMIERUNG................................................................................ 180 UEBERWACHTES LERNEN............................................................................................ 180 UNUEBERWACHTES LERNEN........................................................................................ 180 VERSTAERKENDES LERNEN.......................................................................................... 181 DER LERNPROZESS.................................................................................................... 181 KOSTENFUNKTIONEN.......................................................................................................... 184 MINIMIERUNG DER FEHLERFUNKTION.................................................................................. 186 AKTUALISIERUNG PER MINI-BATCH- UND ONLINE-LERNEN.................................................. 188 KAPITEL 11 VAIIDIERUNG VON M ASCHINELLEM LERNEN ...................................... 191 FEHLER DURCH INKORREKTE STICHPROBENERHEBUNG........................................................ 192 SUCHE NACH GENERALISIERUNGEN.......................................................................... 193 DER EINFLUSS VON BIAS...................................................................................................... 194 BEACHTUNG DER KOMPLEXITAET DES MODELLS.................................................................... 196 AUSGEGLICHENE LOESUNGEN.............................................................................................. 197 DARSTELLUNG VON LERNKURVEN................................................................................ 198 TRAINING, VALIDIERUNG UND TEST...................................................................................... 200 KREUZVALIDIERUNG............................................................................................................ 201 ALTERNATIVEN BEI DER VALIDIERUNG.................................................................................. 202 OPTIMIERUNG VON KREUZVALIDIERUNGSVERFAHREN ......................................................... 203 ERKUNDUNG DES HYPERPARAMETERRAUMS ........................................................... 204 VERMEIDUNG VON DATENLECKS UND BIAS IN STICHPROBEN.............................................. 206 PROBLEME DURCH SNOOPING.................................................................................. 207 KAPITEL 12 EINFACHE LERNER.....................................................................................209 DAS FASZINIERENDE PERZEPTRON...................................................................................... 210 EINE CLEVERE FORMEL.............................................................................................. 210 DIE GRENZEN DER TRENNBARKEIT............................................................................ 212 KLASSIFIKATIONSBAEUME UND DER GREEDY-ANSATZ.......................................................... 214 VORHERSAGE VON ERGEBNISSEN DURCH DATENZERLEGUNG ..................................... 214 STUTZEN VON GROSSEN BAEUMEN.............................................................................. 217 WAHRSCHEINLICHKEITSBASIERTE ALGORITHMEN.................................................................. 219 FUNKTIONSWEISE DES NAIVEN BAYES-KLASSIFIKATORS.............................................. 219 SCHAETZUNG MIT DEM NAIVEN BAYES-KLASSIFIKATOR................................................ 222 TEIL IV AUFBEREITUNG UND VERWENDUNG VON DATEN ZUM LERNEN.......................................................................................... 225 KAPITEL 13 VORVERARBEITUNG VON D A TE N ..............................................................227 ERFASSUNG UND BEREINIGUNG VON DATEN........................................................................ 228 KORREKTUR VON FEHLENDEN D A TE N .................................................................................. 229 IDENTIFIZIERUNG VON FEHLENDEN D A TE N ................................................................ 229 AUSWAHL EINER GEEIGNETEN ERSETZUNGSSTRATEGIE................................................ 230 TRANSFORMATION VON VERTEILUNGEN................................................................................ 233 ERZEUGUNG IHRER EIGENEN MERKMALE............................................................................ 235 DIE NOTWENDIGKEIT NEUER MERKMALE.................................................................. 235 AUTOMATISCHE ERZEUGUNG VON MERKMALEN........................................................ 235 KOMPRIMIERUNG VON DATEN............................................................................................ 237 ABGRENZUNG ANOMALER DATEN........................................................................................ 239 KAPITEL 14 AUSNUTZUNG VON AEHNLICHKEITEN IN D A TE N ..................................... 245 MESSUNG DER AEHNLICHKEIT ZWISCHEN VEKTOREN............................................................ 246 DEFINITION VON AEHNLICHKEIT................................................................................ 246 BERECHNUNG VON ABSTAENDEN BEIM MASCHINELLEN LERNEN ................................ 247 SUCHE NACH CLUSTERN DURCH BERECHNUNG VON ABSTAENDEN ........................................ 248 UEBERPRUEFUNG VON ANNAHMEN UND ERWARTUNGEN.............................................. 249 FUNKTIONSWEISE DES K-MEANS-ALGORITHMUS........................................................ 250 FEINANPASSUNG DES K-MEANS-ALGORITHMUS.................................................................. 252 EXPERIMENTE ZUR ZUVERLAESSIGKEIT VON K-M EANS................................................ 253 EXPERIMENTE ZUR KONVERGENZ VON ZENTROIDEN.................................................. 255 KLASSIFIKATION MIT K-NEAREST NEIGHBORS .................................................................... 258 AUSWAHL DES KORREKTEN PARAMETERS K ........................................................................ 259 DIE ROLLE DES PARAMETERS K................................................................................. 259 EXPERIMENTE MIT EINEM FLEXIBLEN ALGORITHMUS .............................................. 260 KAPITEL 15 EINFACHE ANWENDUNG VON LINEAREN M O D ELLEN ............................. 265 KOMBINATION VON VARIABLEN......................................................................................... 266 VERMISCHUNG VON VARIABLEN UNTERSCHIEDLICHEN TYPS .............................................. 271 NUTZUNG VON WAHRSCHEINLICHKEITEN........................................................................... 274 SPEZIFIKATION EINER BINAEREN REAKTION .............................................................. 275 VERFAHRENSWEISE BEI MEHR ALS ZWEI KLASSEN .................................................... 277 SCHAETZUNG DER RICHTIGEN MERKMALE ............................................................................ 278 VERMEIDUNG IRREFUEHRENDER ERGEBNISSE DURCH INKOMPATIBLE MERKMALE ___ 278 MERKMALSAUSWAHL ZUR VERMEIDUNG EINER UEBERANPASSUNG .......................... 279 LERNEN AUS EINZELNEN BEISPIELEN................................................................................. 281 VERWENDUNG DES GRADIENTENABSTIEGS .............................................................. 281 STOCHASTISCHE GRADIENTENABSTIEGSVERFAHREN .................................................. 282 KAPITEL 16 KOM PLEXERE LERNVERFAHREN UND NEURONALE N E TZ E ....................287 IMITATION DER NATUR BEIM LERNEN .............................................................................. 288 VORWAERTSAUSRICHTUNG IN FEEDFORWARD-NETZEN ................................................ 289 SCHICHTEN UND NOCH MEHR SCHICHTEN ................................................................ 291 FEHLERKORREKTUR MIT RUECKPROPAGIERUNG .......................................................... 294 VERMEIDUNG VON UEBERANPASSUNG .............................................................................. 296 URSACHE EINER UEBERANPASSUNG .......................................................................... 297 EIN BLICK HINTER DIE KULISSEN .............................................................................. 297 EINFUEHRUNG IN DEEP LEARNING....................................................................................... 300 KAPITEL 17 SUPPORT VECTOR MACHINES UND K ERNEL-FUNKTIONEN....................303 EIN NEUER ANSATZ FUER DAS PROBLEM DER SEPARIERBARKEIT .......................................... 304 DIE FUNKTIONSWEISE DES ALGORITHMUS ........................................................................ 305 MATHEMATISCHE GRUNDLAGEN DER SVM .............................................................. 307 VERMEIDUNG VON PROBLEMEN DURCH NICHTSEPARIERBARKEIT ............................ 308 NICHTLINEARITAET................................................................................................................. 309 BEISPIEL FUER DEN KERNEL-TRICK ............................................................................ 311 UNTERSCHIEDLICHE K ERNEL .................................................................................... 312 IMPLEMENTIERUNG UND HYPERPARAM ETER .................................................................. 313 KLASSIFIKATION UND SCHAETZUNG MIT EINER SVM ............................................................ 315 KAPITEL 18 KOM BINATION VON LERNALGORITHM EN IN E NSEM BLES....................321 KOMBINATION VON ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN ................................................................ 322 EIN GANZER WALD AUS ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN .................................................. 323 WICHTIGKEITSMASSE ................................................................................................ 327 VERWENDUNG BEINAHE ZUFAELLIGER SCHAETZUNGEN........................................................... 330 BAGGING VON PRAEDIKTOREN MIT ADABOOST ........................................................... 331 BOOSTINGVON INTELLIGENTEN PRAEDIKTOREN..................................................................... 333 NUTZUNG EINES GRADIENTENABSTIEGSVERFAHRENS............................................... 334 DURCHSCHNITT VERSCHIEDENER PRAEDIKTOREN................................................................... 335 TEIL V PRAKTISCHE ANWENDUNG VON MASCHINELLEM LERNEN ... 337 KAPITEL 19 KLASSIFIKATION VON B ILDERN ............................................ 339 DIE ARBEIT MIT BILDERN................................................................................................... 340 EXTRAKTION VISUELLER MERKMALE..................................................................................... 344 GESICHTSERKENNUNG MIT EIGENGESICHTERN................................................................... 345 KLASSIFIKATION VON BILDERN............................................................................................. 348 KAPITEL 20 BEWERTUNG VON MEINUNGEN UND STIM M UNGSLAGEN ................... 353 EINFUEHRUNG IN DIE VERARBEITUNG NATUERLICHER SPRACHE ............................................... 353 LESENDE MASCHINEN....................................................................................................... 354 VERARBEITUNG UND AUFBEREITUNG VON TEXT ......................................................... 356 AUSLESEN VON TEXTDATEN AUS DEM INTERNET ....................................................... 360 PROBLEME MIT REINEN TEXTDATEN......................................................................... 363 BEWERTUNG UND KLASSIFIKATION VON TEXTEN ................................................................. 365 DURCHFUEHRUNG VON KLASSIFIKATIONSAUFGABEN ..................................................... 365 ANALYSE VON PRODUKTREZENSIONEN ..................................................................... 367 KAPITEL 21 PRODUKT- UND FILM EM P FEH LU N G EN .................................................. 373 REVOLUTIONAERE SYSTEME................................................................................................. 374 BEWERTUNGSDATEN AUS DEM INTERNET ........................................................................... 375 DER MOVIELENS-DATENSATZ................................................................................... 375 EIN ANONYMISIERTER WEBDATENSATZ ..................................................................... 377 BEWERTUNGSDATEN UND IHRE GRENZEN ................................................................. 378 NUTZUNG DER SINGULAERWERTZERLEGUNG ........................................................................... 380 URSPRUENGE DER SWZ .............................................................. 380 ERKENNTNISSE DANK SWZ........................................................................................ 381 DIE SWZ IN AKTION................................................................................................. 382 TEIL VI DER TOP-TEN-TEIL................................................................................387 KAPITEL 22 ZEHN W ICHTIGE PAKETE FUE R MASCHINELLES L E RN E N ........................ 389 ORYX 2 .............................................................................................................................. 390 CUDA-CONVNET............................................................................................................... 390 CONVNETJS....................................................................................................................... 390 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IHRER M ASCHINELLEN LERNM ODELLE...........................................................................................395 AUSWERTUNG VON LERNKURVEN....................................................................................... 396 KORREKTE VERWENDUNG DER KREUZVALIDIERUNG ............................................................ 397 AUSWAHL DER GEEIGNETEN FEHLER- ODER BEWERTUNGSMASSE ...................................... 398 SUCHE NACH DEN BESTEN HYPERPARAMETERN .............................................................. 398 TEST VON MEHREREN MODELLEN ...................................................................................... 399 BILDUNG DES DURCHSCHNITTS VERSCHIEDENER M ODELLE ................................................ 399 MEHRSTUFIGE KOMBINATION VON MODELLEN .................................................................. 400 ERZEUGUNG NEUER MERKMALE......................................................................................... 401 AUSWAHL VON MERKMALEN UND BEISPIELEN .................................................................. 401 SUCHE NACH MEHR DATEN............................................................................................... 402 STICHWORTVERZEICHNIS........................................................................... 403
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Signatur:	0102 DAT 708f 2017 A 4595
Exemplar 1	Ausleihbar Am Standort