Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion : Unüberwachte Regression mit Gradientenabstieg und evolutionären Algorithmen (Bestmasters)

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Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion : Unüberwachte Regression mit Gradientenabstieg und evolutionären Algorithmen (Bestmasters)

Lückehe, Daniel

ウェブストア価格 ¥10,346（本体¥9,406）
Springer Vieweg（2015/07発売）
外貨定価 US$ 49.99
ポイント 94pt

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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 99 p.
言語 GER
商品コード 9783658107376
DDC分類 004.0151

Full Description

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.

Unüberwachte Regression.- Nadaraya-Watson-Schätzer.- Unüberwachte Kernel Regression.- Gradientenabstieg.- Variable Kernel-Funktion.