Verbesserung von Klassifikationsverfahren / BestMasters (PDF)
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Dominik Koch weist in seinen Studien nach, dass es mit Hilfe der k-Nächsten-Nachbarn möglich ist, die Ergebnisse anderer Klassifikationsverfahren so zu verbessern, dass sie wieder eine Konkurrenz zu dem meist dominierenden Random Forest darstellen. Das von Fix und Hodges entwickelte k-Nächste-Nachbarn-Verfahren ist eines der simpelsten und zugleich intuitivsten Klassifikationsverfahren. Nichtsdestotrotz ist es in den meisten Fällen in der Lage, ziemlich gute Klassifikationsergebnisse zu liefern. Diesen Informationsgehalt der k-Nächsten-Nachbarn kann man sich zu Nutze machen, um bereits etablierte Verfahren zu verbessern. In diesem Buch werden die Auswirkungen der k-Nächsten-Nachbarn auf den Boosting-Ansatz, Lasso und Random Forest in Bezug auf binäre Klassifikationsprobleme behandelt.
Der Inhalt
n Grundlagen der k-Nächsten-Nachbarnn Vorstellung der zu erweiternden Klassifikationsverfahren
n
Benchmarking anhand von simulierten Datenn Anwendung der modifizierten Verfahren auf reale Datensätze
Die Zielgruppen
·
Dozierende und Studierende der Mathematik, insbesondere der StatistikDer Autor
Dominik Koch absolvierte das Statistik-Studium der Ludwig-Maximilians-Universität in München als Jahrgangsbester. Seit 2013 ist er als statistischer Berater (Schwerpunkt: Automobilindustrie und Bankenbranche) tätig. Im Rahmen seiner Publikationstätigkeit ar
beitet er auch weiterhin eng mit dem statistischen Institut der Ludwig-Maximilians-Universität zusammen.- Autor: Dominik Koch
- 2015, 1. Aufl. 2016, 224 Seiten, Deutsch
- Verlag: Gabler, Betriebswirt.-Vlg
- ISBN-10: 3658114762
- ISBN-13: 9783658114763
- Erscheinungsdatum: 26.11.2015
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