Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung - Daniela Rocio Cely Hernandez

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Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung (eBook)

Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression

Daniela Rocio Cely Hernandez (Autor)

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2021 | 1. Auflage
29 Seiten
GRIN Verlag
978-3-346-47150-5 (ISBN)

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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.

Erscheint lt. Verlag	24.8.2021
Verlagsort	München
Sprache	deutsch
Themenwelt	Technik ► Bauwesen
Themenwelt	Wirtschaft
Schlagworte	inexaktes Newton-Verfahren • LASSO-Regression • Newton-GMRES-verfahren • Schrittweitenverfahren von Armijo
ISBN-10	3-346-47150-0 / 3346471500
ISBN-13	978-3-346-47150-5 / 9783346471505

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