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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.
Information on participating / attending:
Date:
05/14/2014 - 05/16/2014
Event venue:
DECHEMA-Haus
Theodor-Heuss-Allee 25
60486 Frankfurt
Hessen
Germany
Target group:
Scientists and scholars
Relevance:
transregional, national
Subject areas:
Biology, Chemistry, Information technology
Types of events:
Seminar / workshop / discussion
Entry:
04/27/2014
Sender/author:
Dr. Kathrin Rübberdt
Department:
Öffentlichkeitsarbeit
Event is free:
no
Language of the text:
German
URL of this event: http://idw-online.de/en/event47074
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