Datenbasierte Optimierung, R Programmierun... | preigu

Cover: 9783346471512 | Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung | Hernandez

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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.

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.

Details

Erscheinungsjahr:	2021
Fachbereich:	Allgemeines
Genre:	Recht , Sozialwissenschaften , Wirtschaft
Rubrik:	Recht & Wirtschaft
Medium:	Taschenbuch
Inhalt:	32 S. 3 farbige Illustr.
ISBN-13:	9783346471512
ISBN-10:	3346471519
Sprache:	Deutsch
Einband:	Kartoniert / Broschiert
Autor:	Cely Hernandez, Daniela Rocio
Auflage:	1. Auflage
Hersteller:	GRIN Verlag
Verantwortliche Person für die EU:	GRIN Publishing GmbH, Waltherstr. 23, D-80337 München, info@grin.com
Maße:	210 x 148 x 3 mm
Von/Mit:	Daniela Rocio Cely Hernandez
Erscheinungsdatum:	07.10.2021
Gewicht:	0,062 kg

Artikel-ID: 120681953

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