Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion Unüberwachte Regression mit Gradientenabstieg und evolutionären Algorithmen
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Form:Einzelkauf Download
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Sprache:Deutsch
35,96 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
22.07.2015
Verlag
Springer Fachmedien WiesbadenSeitenzahl
99 (Printausgabe)
Dateigröße
2023 KB
Auflage
1. Auflage 2015
Sprache
Deutsch
EAN
9783658107383
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.
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