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Hybride Optimierung Für Dimensionsreduktion: Unüberwachte Regression Mit Gradientenabstieg Und Evolutionären Algorithmen

Hybride Optimierung Für Dimensionsreduktion: Unüberwachte Regression Mit Gradientenabstieg Und Evolutionären Algorithmen

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Product Details
Author:
Daniel Lückehe
Publisher:
Springer Vieweg
Publication Date:
Jul 30, 2015
Number of pages:
99 pages
Binding:
Paperback or Softback
ISBN-10:
3658107375
ISBN-13:
9783658107376

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 gro en, 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.


  • | Author: Daniel Lückehe
  • | Publisher: Springer Vieweg
  • | Publication Date: Jul 30, 2015
  • | Number of Pages: 99 pages
  • | Binding: Paperback or Softback
  • | ISBN-10: 3658107375
  • | ISBN-13: 9783658107376

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