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portada Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung: Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression (in German)
Type
Physical Book
Author
Publisher
Language
Alemán
Pages
34
Format
Paperback
Dimensions
21.0 x 14.8 x 0.2 cm
Weight
0.06 kg.
ISBN13
9783346471512
Categories

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

Daniela Rocio Cely Hernandez (Author) · Grin Verlag · Paperback

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

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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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