Schlüsselwort: Regressionsmodell

Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion

Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion von Lückehe, Daniel
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
Autor:
> findR *
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Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion

Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion von Lückehe, Daniel
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.
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Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion

Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion von Lückehe, Daniel
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.
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Einführung in die Moderne Matrix-Algebra

Einführung in die Moderne Matrix-Algebra von Schmidt, Karsten, Trenkler, Götz
Schneller Zugang zu den modernen Verfahren der Matrix-Algebra: Dieses Lehrbuch richtet sich vor allem an Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Umfassend stellt es alle wichtigen Standardmethoden dar, verzichtet aber auf die abstrakte Theorie der linearen Algebra. Durch die vielen ausführlich durchgerechneten Beispiele und Übungsaufgaben mit Lösungen ist das Buch besonders auch für Anfänger geeignet. Gegenüber der zweiten Auflage gibt es eine Vielzahl kleinerer Änderungen und Ergänzungen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Einführung in die Moderne Matrix-Algebra von Schmidt, Karsten, Trenkler, Götz
Schneller Zugang zu den modernen Verfahren der Matrix-Algebra: Dieses Lehrbuch richtet sich vor allem an Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Umfassend stellt es alle wichtigen Standardmethoden dar, verzichtet aber auf die abstrakte Theorie der linearen Algebra. Durch die vielen ausführlich durchgerechneten Beispiele und Übungsaufgaben mit Lösungen ist das Buch besonders auch für Anfänger geeignet. Gegenüber der zweiten Auflage gibt es eine Vielzahl kleinerer Änderungen und Ergänzungen.
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Einführung in die Moderne Matrix-Algebra

Einführung in die Moderne Matrix-Algebra von Schmidt, Karsten, Trenkler, Götz
Schneller Zugang zu den modernen Verfahren der Matrix-Algebra: Dieses Lehrbuch richtet sich vor allem an Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Umfassend stellt es alle wichtigen Standardmethoden dar, verzichtet aber auf die abstrakte Theorie der linearen Algebra. Durch die vielen ausführlich durchgerechneten Beispiele und Übungsaufgaben mit Lösungen ist das Buch besonders auch für Anfänger geeignet. Gegenüber der zweiten Auflage gibt es eine Vielzahl kleinerer Änderungen und Ergänzungen.
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