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Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung

Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression


Dossier / Travail, 2017

29 Pages, Note: 1,3


Extrait


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

Fin de l'extrait de 29 pages

Résumé des informations

Titre
Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung
Sous-titre
Ein inexaktes Newton-Verfahren für die LASSO-Regression
Université
Technical University of Ilmenau
Note
1,3
Auteur
Année
2017
Pages
29
N° de catalogue
V1050348
ISBN (ebook)
9783346471505
ISBN (Livre)
9783346471512
Langue
allemand
Mots clés
inexaktes Newton-Verfahren, LASSO-Regression, Newton-GMRES-verfahren, Schrittweitenverfahren von Armijo
Citation du texte
Daniela Rocio Cely Hernandez (Auteur), 2017, Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1050348

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Titre: Datenbasierte Optimierung, R Programmierung und Anwendung


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