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Nachrichten, Termine, Experten
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Der Kurs gliedert sich in drei Teile:
* Multivariate Methoden zur Datenanalyse
* Flexible Modellierung mit Support Vector Machines
* Anwendung der Methoden anhand von praxisnahen Beispielen und / oder eigenen Daten
Die Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA) ist ein Werkzeug zur Datenuntersuchung und zum Datenverständnis (explorative Datenanalyse). Auch große Datenmengen lassen sich so überschaubar darstellen, Probleme in der Datenqualität werden sichtbar und Ausreißer erkennbar. Außerdem ermöglicht die PCA, Strukturen und deren vielleicht bisher verborgene Ursachen in den Daten zu erkennen.
Eine Weiterführung der PCA ist die Modellierung der Daten auf vorgegebene Zielgrößen. Für quantitative Zielgrößen findet besonders die Partial Least Squares Regression (PLS) Verwendung. Qualitative Zielgrößen werden über Klassifizierungsmodelle wie z.B. die Diskriminanzanalyse (Linear Discriminant Analysis, LDA) beschrieben. Auch die Erstellung robuster PLS-Regressionsmodelle sowie von LDA-Klassifizierungsmodellen wird im Kurs behandelt.
Suppor Vector Machines (SVM) bieten erstmals die Vorteile nichtlinearer Methoden ohne die damit sonst verbundenen Nachteile der komplexen Anwendung und eines hohen Probenbedarfs. Man kann diese Methoden sowohl für Klassenvorhersagen (Mustererkennung), quantitative Vorhersagen (Regression) als auch Ausreißer- und Abweichungserkennung verwenden.
Hinweise zur Teilnahme:
Termin:
14.05.2014 - 16.05.2014
Veranstaltungsort:
DECHEMA-Haus
Theodor-Heuss-Allee 25
60486 Frankfurt
Hessen
Deutschland
Zielgruppe:
Wissenschaftler
Relevanz:
überregional
Sachgebiete:
Biologie, Chemie, Informationstechnik
Arten:
Seminar / Workshop / Diskussion
Eintrag:
27.04.2014
Absender:
Dr. Kathrin Rübberdt
Abteilung:
Öffentlichkeitsarbeit
Veranstaltung ist kostenlos:
nein
Textsprache:
Deutsch
URL dieser Veranstaltung: http://idw-online.de/de/event47074
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