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Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion

Unüberwachte Regression mit Gradientenabstieg und evolutionären Algorithmen de

Éditeur :

Springer Vieweg


Collection :

BestMasters

Paru le : 2015-07-22

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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.
Pages
99 pages
Collection
BestMasters
Parution
2015-07-22
Marque
Springer Vieweg
EAN papier
9783658107376
EAN PDF
9783658107383
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
0
Nombre pages imprimables
9
Taille du fichier
1976 Ko
Prix
35,46 €

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