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Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung: Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression (en Alemán)
Daniela Rocio Cely Hernandez
(Autor)
·
Grin Verlag
· Tapa Blanda
Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung: Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression (en Alemán) - Cely Hernandez, Daniela Rocio
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Reseña del libro "Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung: Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression (en Alemán)"
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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