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Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung

Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression


Term Paper, 2017

29 Pages, Grade: 1,3


Excerpt


Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 LASSO-Regression
2.1 Grundlagen
2.2 Über die Methode der kleinsten Quadrate hinaus
2.3 Formulierung einer Lasso-Regression

3 Eine Newton-GMRES Methode für die LASSO-Regression
3.1 Newton-GMRES-verfahren
3.2 Das Schrittweitenverfahren von Armijo

4 Implementierung der Lösungsmethode
4.1 Datensätze und experimentelle Parameter
4.2 R-Programmierung, Bibliotheken (linear algebra) und R Packages

5 Auswertung der Ergebnisse
5.1 Verifikation
5.2 Auswertung der Genauigkeit
5.3 Auswertung der Ausführungszeit

6 Zusammenfassung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Excerpt out of 29 pages

Details

Title
Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung
Subtitle
Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression
College
Technical University of Ilmenau
Grade
1,3
Author
Year
2017
Pages
29
Catalog Number
V1050348
ISBN (eBook)
9783346471505
ISBN (Book)
9783346471512
Language
German
Keywords
inexaktes Newton-Verfahren, LASSO-Regression, Newton-GMRES-verfahren, Schrittweitenverfahren von Armijo
Quote paper
Daniela Rocio Cely Hernandez (Author), 2017, Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1050348

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Title: Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung


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