„… , welche den Knoten zur Teilung bereitstehen. Da für die RUL-Prognose meist eine Regression angewendet wird …” „… . Diese stehen bereits bei der Entwicklung der Ensembleelemente zur Verfügung. Bei der Regression von …” „… werden [9], [11]. 2.6.2 Stacked Regression Die Stacked Regression ist eine Stacking-Methode zur …”

„… geeignet sind. Wenngleich die Median-Rang-Regression (MRR) aufgrund ihrer einfachen Nachvollziehbarkeit …” „… der segmentierten Regression verwendet werden. Im Ergebnis dieses Verfahrens werden die Ausfalldaten …” „… für eine erste Untersuchung der Ansatz der segmentierten Regression. Auch wenn dieses Verfahren aus …”

„… Lemeshow (1999). Applied survival analysis: Regression modeling of time to event data. Wiley Series in …” „… Probability and Statistics. [6] Harrell, Jr. Frank E. (2015). Regression Modeling Strategies: With …” „… Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression, and Survival Analysis. 2nd ed. 2015 …”

„… from data sampled with replacement. It can be used for classification and regression problems. The RF …” „… illustrated, the Non-Negative Linear Regression (NN-LR) algorithm is used as meta model to provide …” „… , "Mean absolute percentage error for regression models," Neurocomputing, vol. 192, pp. 38-48, 2016 …”

„… Regressionsanalysen ein bereits vorhandenes Einsatzprofil einer Referenzanlage auf beliebige Standorte und …” „… . , Formel 7 b. Regressionsanalyse 1 (Berechnung der Halbleitertemperatur) In einem ersten Schritt wurde …” „… einer Regressionsanalyse sollte dieser für den betrachteten Gerätetyp allgemeingültige Zusammenhang …”

„… ² (Redundanzprüfung) Es wurden die nachfolgenden Meta-Modelle entwickelt: Response Surface Methodology (Regression …” „… zweiter Ordnung) Support Vector Regression (Kernfunktion: radial basis function [Bas07a]) Künstliche …” „… Gradient Algorithm) Kriging Interpolation (globales Modell: Regression zweiter Ordnung; Zusatzfunktion …”

„… Anwendungen der polynomialen Regression (Polynome erster bis fünfter Ordnung) in [Don91] sowie kubischer …”

„… ................................................................................................... 52 2.5.3 Support Vector Regression …” „… (KFZ-Emissionsklasse in Kalifornien) SVR Support Vector Regression SW Schwerpunkt eines massebehafteten Körpers …” „… Kosten aller zufälligen Toleranzen € kβ Anzahl der Regressionskoeffizienten (RSM) lrw Betrag der …”

„… Vector Regression Künstliche Neuronale Netze Kriging Interpolation Temperaturbedingte …” „… Prognosegüten aller generierten Meta-Modelle zeigt deutlich, dass die Regression (RSM und Kriging Interpolation …” „… . Hingegen erreichen die Modelle der Support Vector Regression bereits hohe Prognosegüten, die noch von δ 90 …”

„… .; Patranabis, D. P.: Support Vector Regression. Neural Information Processing – Letters and Reviews Bd. 11 …” „… .; Schölkopf, B.: A Tutorial on Support Vector Regression. NeuroCOLT Technical Report NC-TR-98-030, University …” „… Method for Function Approximation, Regression Estimation, and Signal Processing. In: M. Mozer, M. C …”

„… (z. B. polynomiale Regression) effizient entgegengewirkt werden. Auch hier bleibt festzuhalten, dass …” „… Regression mit zunehmender Anzahl an Datenpunkten auch zunehmend präzisere Prognosen ermöglichen, trifft dies …” „… eine vergleichsweise geringe Anzahl an Datenpunkten für die Bestimmung der Regressionskoeffizienten …”

„… Beispiel inverse Distanzwichtung oder die Methoden des Kriging, der Regression oder der künstlichen …” „… Kriging, auch als Gaußprozess-Regression bezeichnet, werden die Gewichte durch die räumliche Varianz …” „… wird ein globales Modell anhand einer polynominalen Regression ermittelt. Das Modell wird mithilfe von …”

„… zugrundeliegenden Daten. Dies ist auch bei Einsatz eines NN zur Regression nicht anders. Insgesamt stehen gut …” „… feedforward-Netzes zur Regression der nachweisbaren Lebensdauer aus nominell acht Eingangsgrößen wurde dabei in …” „… (Epochen) präsentiert. Das hier vorliegende Problem erfordert ein Netz zur Regressionsanalyse, was einen …”

„… , C.: Gaussian Process Regression with Heteroscedastic Residuals and Fast MCMC Methods. University of …” „… , P., Williams, C., Bishop, C.: Regression with Input-dependent Noise: A Gaussian Process Treatment …” „… Regressionsproblem formulieren. Als unabhängige Variablen, d.h. als Eingangsdaten, dienen dabei Schadensindikatoren …”

„… einen Wald) von Entscheidungsbäumen dar, welches zur Klassifikation oder Regression verwendet wird. Die …” „… , datengetriebene Methodik vor. Diese stützt sich auf die Verwendung von Random Forest Regressionsmodellen und …” „… entspricht. Für die Regressionsproblematik ist der vorhergesagte Wert gleich dem arithmetischen Mittelwert …”

„… naive implementation would directly perform a regression on these boundaries u1,min, u1,max, u2,min, u2 …” „… ,max. However, a direct regression is not advisable, if discontinuities in the depicted scene contents …” „… continuous regression represent a superior alternative for object detection. Herein, a discretization of the …”

„… factors for specific problems where individual tasks involve the regression of unbounded quantities. Such …” „… measurement 86 8.3 Experimental results and comparison scale (e.g. m, cm, mm, ...). However, a regression of …”

„… existent. The result of the explained linear regression-based evaluation is a breakpoint that is evaluated …” „… ]. regression-loss-functions-all-machine-learnersshould-know-4fb140e9d4b0> [28] Pal, S. K …” „… geometrical shapes within a signal to define a section, which is not as simple as just using regression …”

„… dependent on its capacity . Various nonlinear regression curves are derived based on data of existing …”