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현대 최적화 이론의 통계학적 응용 사례 연구 : A study of statistical application of modern optimization methods

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dc.contributor.advisor원중호-
dc.contributor.author우일상-
dc.date.accessioned2017-07-19T08:47:13Z-
dc.date.available2017-07-19T08:47:13Z-
dc.date.issued2016-08-
dc.identifier.other000000136679-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/131322-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 통계학과, 2016. 8. 원중호.-
dc.description.abstract다방면에서 생성되는 데이터의 홍수 속에서 통계학의 수요는 더욱 증가하고 있지만 고전적인 통계 방법을 사용하여 이러한 수요에 부응하는 것은 한계가 있다. 대규모 고차원 데이터를 효과적으로 처리하는 것이 제한적이기 때문이며, 이를 해결하기 위하여 통게학 문제에 최적화 방법들을 도입하려는 시도가 꾸준히 진행되고 있다. 특히 단일 최적화 방법을 사용하는 것 보다 여러 최적화 방법을 취합하여 적합한 방법을 디자인하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 통계학 내 최적화 이론들의 응용 사례들을 소개함으로써 통계학에서 비중이 점차 확대되고 있는 최적화 이론에 친숙해지며, 이들을 적절히 취합하여 활용할 수 있는 계기를 마련한다.-
dc.description.tableofcontentsChapter 1. 서론 1

Chapter 2. Block descent 3
2.1. Non-negative least squares 4
2.2. Matrix factorization 5

Chapter 3. Steepest descent 6
3.1. Non-negative least squares 8

Chapter 4. 준 뉴턴 방법 10
4.1. BFGS 11

Chapter 5. MM 알고리즘 12
5.1. Non-negative least squares 13
5.2. 디리클레-다항분포 14

Chapter 6. 벌점화 19
6.1. LASSO 20
6.2. Matrix completion 21

Chapter 7. Augmented Lagrangian 26
7.1. Fused LASSO 28

Chapter 8. 가속화 32

Chapter 9. 결론 35

Chapter 10. 참고문헌 37

Abstract 39

Appendix A. R code 40
-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent3916904 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subjectOptimization 최적화 빅데이터-
dc.subject.ddc519-
dc.title현대 최적화 이론의 통계학적 응용 사례 연구-
dc.title.alternativeA study of statistical application of modern optimization methods-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeMaster-
dc.citation.pages53-
dc.contributor.affiliation자연과학대학 통계학과-
dc.date.awarded2016-08-
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