TY  - THES
U1  - Master Thesis
A1  - Schreiter, Jens
T1  - Regressionsverfahren für große Datenmengen
N2  - Die Gauß-Prozess Regression ist eine vielseitige Variante zur datenbasierten Modellierung komplexer technischer Systeme. Mit dem approximativen Übergang zu spärlichen Gauß-Prozess Modellen wird eine Möglichkeit aufgezeigt, Regressionsanalyse auf sehr großen Datensätzen durchzuführen. Die Approximation wird dadurch induziert, dass nur eine repräsentative Trainingsdatenmenge zur Erstellung des Regressionsmodells genutzt wird. Hierbei werden zwei unterschiedliche Approximationen, die dadurch auf verschiedene Regressionsverfahren führen, genauer betrachtet. Zur Selektion der wichtigsten Datenpunkte werden unterschiedliche Methoden und Strategien vorgestellt. Dazu sind auch eigene Ideen mit betrachtet und realisiert worden. Anhand eines praxisbezogenen Datensatzes werden diese unter mehreren Gesichtspunkten miteinander verglichen.
KW  - Regressionsanalyse , Gauß-Prozess
Y2  - 2012
ER  -