Titlebook: Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion; Unüberwachte Regress Daniel Lückehe Book 2015 Springer Fachmedien Wiesbaden 2015 Big Data.Comp

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Daniel LückeheWissenschaftlich-technische Studie.Includes supplementary material:

財(cái)政

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北極人

https://doi.org/10.1007/978-3-658-10738-3Big Data; Computational Intelligence; Dimensionsreduktion; Maschinelles Lernen; Regressionsmodell

OASIS

,Unüberwachte Kernel- Regression,überwachten Regression, jedoch verwendet er als Regressionsmodell den Nadaraya-Watson-Sch?tzer mit KernelFUnktion, weshalb es sich um eine unüberwachte Kernel-Regression handelt, wie beispielsweise aus [7] bekannt.

基因組

Gradientenabstieg,rbaren Fitnessfunktion. Die Funktion wird dabei partiell nach den einzelnen Elementen abgeleitet und die L?sung zur Maximierung mit der Steigung und zur Minimierung entgegen der Steigung verschoben [14]. In dieser Arbeit ist die Loss-Funktion die Fitnessfunktion und soll minimiert werden.

nutrients

Variable Kernel-Funktion,arameter über die evolution?re Steuerung bestimmt werden k?nnen. Die Idee ist, dass die evolution?re Steuerung das Ergebnis des Loss-Fehlers mit und ohne Gradientenabstieg, aber auch bestimmte Teile der Co-Ranking-Matrix optimieren kann und durch eine variable Kernel-Funktion zus?tzliche Freiheitsgrade erh?lt, um das Ergebnis zu verbessern.

完全

978-3-658-10737-6Springer Fachmedien Wiesbaden 2015

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Hybride Optimierung für Dimensionsreduktion978-3-658-10738-3Series ISSN 2625-3577 Series E-ISSN 2625-3615