Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung - Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression

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.

Produktdetails

• Autoren: Daniela Rocio Cely Hernandez
• Verlag: Grin Verlag
• Sprache: Deutsch
• Produktform: Taschenbuch
• Erschienen: 01.01.2021
• EAN: 9783346471512
• ISBN: 978-3-346-47151-2
• Seiten: 32
• Abmessung: 148 mm x 210 mm x 3 mm
• Gewicht: 62 g
• Illustration: 3 Farbabb.
• Serie: Akademische Schriftenreihe Bd. V1050348
• Thema: Sozialwissenschaften, Recht,Wirtschaft > Wirtschaft > Sonstiges