Hybride Optimierung f�r Dimensionsreduktion: Un�berwachte Regression mit Gradientenabstieg und evolution�ren Algorithmen

by Daniel Lïckehe

Overview

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.

Product Details

ISBN-13:	9783658107376
Publisher:	Springer Fachmedien Wiesbaden
Publication date:	07/25/2015
Series:	BestMasters
Edition description:	1. Aufl. 2015
Pages:	99
Product dimensions:	5.83(w) x 8.27(h) x 0.01(d)
Language:	German

About the Author

Daniel Lückehe hat nach seiner Ausbildung zum Fachinformatiker und seinem dualen Studium zum Bachelor of Engineering ein Masterstudium an der Universität Oldenburg absolviert. Aktuell arbeitet er an seiner Doktorarbeit im Promotionsprogramm „Systemintegration Erneuerbarer Energien“.

Table of Contents

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