Name: Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung: Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression (in German)
Price: 778.00 TWD
Availability: InStock
Author: Cely Hernandez, Daniela Rocio
ISBN: 9783346471512

portada Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung: Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression (in German)

Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung: Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression (in German)

Type

Physical Book

Author

Daniela Rocio Cely Hernandez

Publisher

Grin Verlag

Language

German

Pages

Format

Paperback

Dimensions

21.0 x 14.8 x 0.2 cm

Weight

0.06 kg.

ISBN13

9783346471512

Synopsis "Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung: Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression (in German)"

Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Technische Universität Ilmenau, Sprache: Deutsch, Abstract: Dieser Beitrag widmet sich der datenbasierten Optimierung und deren konkreten Anwendung. Für diesen Zweck wird eine Lösungsmethode aufgestellt, in der die Pseudo-Huber-Regularisierung, die inexakte Newton-Methode, das GMRES Verfahren und die Armijo-Regel angewandt werden. Ziel dabei ist, die Leistung einer Lösungsmethode auf Basis der inexakten Newton-Verfahren für die LASSO-Regression anhand einer Programmiersequenz in R zu implementieren und zu bewerten.

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