Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung

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Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression

ISBN: 3346471519
ISBN 13: 9783346471512
Autor: Cely Hernandez, Daniela Rocio
Verlag: GRIN Verlag
Umfang: 32 S., 3 farbige Illustr.
Erscheinungsdatum: 10.07.2021
Auflage: 1/2021
Format: 0.3 x 21 x 14.8
Gewicht: 62 g
Produktform: Kartoniert
Einband: Kartoniert
Artikelnummer: 2937554 Kategorie:

Beschreibung

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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