Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In der Arbeit von Daniel Lückehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, häufig zusammengefasst unter dem Begriff „Big Data“, liegen heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste Informationen, in denen Muster erkannt werden sollen, Anwendungen im medizinischen Bereich sowie Daten aus dem Gebiet der Astronomie. Eine Dimensionsreduktion kann dabei helfen, Informationen aus großen, hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu können. So können Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit für den Menschen visuell erfassbar werden.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In der Arbeit von Daniel Lückehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, häufig zusammengefasst unter dem Begriff „Big Data“, liegen heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste Informationen, in denen Muster erkannt werden sollen, Anwendungen im medizinischen Bereich sowie Daten aus dem Gebiet der Astronomie. Eine Dimensionsreduktion kann dabei helfen, Informationen aus großen, hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu können. So können Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit für den Menschen visuell erfassbar werden.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In der Arbeit von Daniel Lückehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, häufig zusammengefasst unter dem Begriff „Big Data“, liegen heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste Informationen, in denen Muster erkannt werden sollen, Anwendungen im medizinischen Bereich sowie Daten aus dem Gebiet der Astronomie. Eine Dimensionsreduktion kann dabei helfen, Informationen aus großen, hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu können. So können Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit für den Menschen visuell erfassbar werden.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die von Daniel Trost vorgestellte Methodik ermöglicht die Erfassung und Darstellung des Fahrereinflusses auf die Belastung von Antriebsstrangkomponenten bei Versuchsfahrten. Hierfür wertet der Autor Messdaten aus Probandenstudien aus und bewertet diese im Rahmen einer nachfolgenden Dimensionsreduktion und Clusteranalyse mithilfe charakteristischer Kenngrößen. Der Einfluss des Fahrers wird durch das erstellte Fahrermodell am Prüfstand berücksichtigt, was die Realitätsnähe von Prüfstandsversuchen maßgeblich erhöht.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die von Daniel Trost vorgestellte Methodik ermöglicht die Erfassung und Darstellung des Fahrereinflusses auf die Belastung von Antriebsstrangkomponenten bei Versuchsfahrten. Hierfür wertet der Autor Messdaten aus Probandenstudien aus und bewertet diese im Rahmen einer nachfolgenden Dimensionsreduktion und Clusteranalyse mithilfe charakteristischer Kenngrößen. Der Einfluss des Fahrers wird durch das erstellte Fahrermodell am Prüfstand berücksichtigt, was die Realitätsnähe von Prüfstandsversuchen maßgeblich erhöht.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die von Daniel Trost vorgestellte Methodik ermöglicht die Erfassung und Darstellung des Fahrereinflusses auf die Belastung von Antriebsstrangkomponenten bei Versuchsfahrten. Hierfür wertet der Autor Messdaten aus Probandenstudien aus und bewertet diese im Rahmen einer nachfolgenden Dimensionsreduktion und Clusteranalyse mithilfe charakteristischer Kenngrößen. Der Einfluss des Fahrers wird durch das erstellte Fahrermodell am Prüfstand berücksichtigt, was die Realitätsnähe von Prüfstandsversuchen maßgeblich erhöht.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Die von Daniel Trost vorgestellte Methodik ermöglicht die Erfassung und Darstellung des Fahrereinflusses auf die Belastung von Antriebsstrangkomponenten bei Versuchsfahrten. Hierfür wertet der Autor Messdaten aus Probandenstudien aus und bewertet diese im Rahmen einer nachfolgenden Dimensionsreduktion und Clusteranalyse mithilfe charakteristischer Kenngrößen. Der Einfluss des Fahrers wird durch das erstellte Fahrermodell am Prüfstand berücksichtigt, was die Realitätsnähe von Prüfstandsversuchen maßgeblich erhöht.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Dieses Buch bietet einen leicht verständlichen Einstieg in die Thematik des Data Minings und der Prädiktiven Analyseverfahren. Als Methodensammlung gedacht, bietet es zu jedem Verfahren zunächst eine kurze Darstellung der Theorie und erklärt die zum Verständnis notwendigen Formeln. Es folgt jeweils eine Illustration der Verfahren mit Hilfe von Beispielen, die mit dem Programmpaket R erarbeitet werden. Zum Abschluss wird eine einfache Möglichkeit präsentiert, mit der die Performancewerte verschiedener Verfahren mit statistischen Mitteln verglichen werden können. Zum Einsatz kommen hierbei geeignete Grafiken und Konfidenzintervalle.Das Buch verzichtet nicht auf Theorie, es präsentiert jedoch so wenig Theorie wie möglich, aber so viel wie nötig und ist somit optimal für Studium und Selbststudium geeignet.
Aktualisiert: 2023-04-01
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In der Arbeit von Daniel Lückehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, häufig zusammengefasst unter dem Begriff „Big Data“, liegen heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste Informationen, in denen Muster erkannt werden sollen, Anwendungen im medizinischen Bereich sowie Daten aus dem Gebiet der Astronomie. Eine Dimensionsreduktion kann dabei helfen, Informationen aus großen, hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu können. So können Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit für den Menschen visuell erfassbar werden.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Das Buch beinhaltet eine strukturierte Sammlung der vollständigen Lösungen aller wesentlichen axialsymmetrischen Kontaktprobleme. Es werden Lösungen für klassische Profile wie die Kugel, den Kegel oder den flachen zylindrischen Stempel angegeben, aber auch für eine Vielzahl weiterer technisch relevanter Formen, z.B. den Kegelstumpf, den Zylinder mit abgerundeten Rändern, die verschlissene Kugel, Profile mit Welligkeit, Hohlzylinder usw. Behandelt werden Normal-, Tangential- und Torsionskontakte -, sowohl adhäsionsfreie als auch adhäsionsbehaftete. Als Medien kommen elastisch isotrope, transversal isotrope, viskoelastische sowie funktionale Gradientenwerkstoffe zur Sprache. Die Lösungen der Kontaktprobleme umfassen neben den Zusammenhängen zwischen den makroskopischen Kraft- und Verschiebungsgrößen sowie der Kontaktkonfiguration auch die Spannungs- und Verschiebungsfelder an der Oberfläche und gegebenenfalls innerhalb des Halbraum-Mediums. Lösungen werden immer mit der jeweils einfachsten zur Verfügung stehenden Methode gewonnen – meistens mit der Methode der Dimensionsreduktion oder Ansätzen zur Rückführung des jeweiligen Kontaktproblems auf das nicht-adhäsive Normalkontaktproblem.Das Buch wendet sich an Berechnungsingenieure in der Industrie wie z.B. Maschinenbau, Reifenindustrie, Automobilindustrie, Polymer- und Elastomerhersteller. Zugleich dient es als Nachschlagewerk in Forschung und Lehre.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Das Buch beinhaltet eine strukturierte Sammlung der vollständigen Lösungen aller wesentlichen axialsymmetrischen Kontaktprobleme. Es werden Lösungen für klassische Profile wie die Kugel, den Kegel oder den flachen zylindrischen Stempel angegeben, aber auch für eine Vielzahl weiterer technisch relevanter Formen, z.B. den Kegelstumpf, den Zylinder mit abgerundeten Rändern, die verschlissene Kugel, Profile mit Welligkeit, Hohlzylinder usw. Behandelt werden Normal-, Tangential- und Torsionskontakte -, sowohl adhäsionsfreie als auch adhäsionsbehaftete. Als Medien kommen elastisch isotrope, transversal isotrope, viskoelastische sowie funktionale Gradientenwerkstoffe zur Sprache. Die Lösungen der Kontaktprobleme umfassen neben den Zusammenhängen zwischen den makroskopischen Kraft- und Verschiebungsgrößen sowie der Kontaktkonfiguration auch die Spannungs- und Verschiebungsfelder an der Oberfläche und gegebenenfalls innerhalb des Halbraum-Mediums. Lösungen werden immer mit der jeweils einfachsten zur Verfügung stehenden Methode gewonnen – meistens mit der Methode der Dimensionsreduktion oder Ansätzen zur Rückführung des jeweiligen Kontaktproblems auf das nicht-adhäsive Normalkontaktproblem.Das Buch wendet sich an Berechnungsingenieure in der Industrie wie z.B. Maschinenbau, Reifenindustrie, Automobilindustrie, Polymer- und Elastomerhersteller. Zugleich dient es als Nachschlagewerk in Forschung und Lehre.
Aktualisiert: 2023-03-14
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In der Arbeit von Daniel Lückehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, häufig zusammengefasst unter dem Begriff „Big Data“, liegen heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste Informationen, in denen Muster erkannt werden sollen, Anwendungen im medizinischen Bereich sowie Daten aus dem Gebiet der Astronomie. Eine Dimensionsreduktion kann dabei helfen, Informationen aus großen, hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu können. So können Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit für den Menschen visuell erfassbar werden.
Aktualisiert: 2023-04-04
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