Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung
| Autor: | Cely Hernandez, Daniela Rocio |
|---|---|
| EAN: | 9783346471512 |
| Auflage: | 001 |
| Sachgruppe: | Wirtschaft |
| Sprache: | Deutsch |
| Seitenzahl: | 32 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Veröffentlichungsdatum: | 07.10.2021 |
| Untertitel: | Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression |
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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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