Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung

Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression

Daniela Rocio Cely Hernandez (Autor)

Buch | Softcover

32 Seiten

2021 | 21001 A. 1. Auflage
GRIN Verlag
978-3-346-47151-2 (ISBN)

Infos

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.

Produkt-Details

• Erscheinungsdatum: 09.10.2021
• Sprache: deutsch
• Maße: 148 x 210 mm
• Gewicht: 62 g
• Themenwelt: Wirtschaft
• Schlagworte: Betriebswirtschaft und Management • inexaktes Newton-Verfahren • inexaktesNewton-Verfahren • LASSO-Regression • Newton-GMRES-verfahren • Schrittweitenverfahren von Armijo • SchrittweitenverfahrenvonArmijo
• ISBN-10: 3-346-47151-9 / 3346471519
• ISBN-13: 978-3-346-47151-2 / 9783346471512
• Zustand: Neuware