Modellbasierte Feature Extraction und Regularisierung in hochdimensionalen Strukturen

统计模型，麻省理工学院的主尺寸和数据结构，以及减少尺寸的方法。在此基础上，我们提出了一种新的解决方案，即：在规划和解释过程中，使用不同的语言。预测结果，从黑匣子的角度，从统计模型中找出，不能确定，也不能预测结果。在此基础上，提出了一种新的认识和解释的方法。ZIELL DES PROJEKTS IST DE ENTWICKLONG Von METODUDEN ZUR ENTIFIZATION Von Wirkungskomponenten(，Feature Exposal‘)auf der Grundlage Semiparetrischer Modellierungsansätze.与此相关的组织和组织的身份，解释和预测，都是正确的。

Statistische Modellierung mit hochdimensionalen Datenstrukturen erfordert die Entwicklung geeigneter Methoden der Dimensionsreduktion. Reduktionstechniken sollten insbesondere zwei Zielvorgaben gerecht werden: der Verbesserung der Prognosegenauigkeit und der Interpretierbarkeit. Prognoseverfahren, die nur als Black-Box angelegt sind, sind unter dem Aspekt statistischer Modellierung unbefriedigend, da unklar bleibt, welche Strukturen für die Prognose wirksam werden. Statistische Modellierung zielt darüber hinaus immer darauf ab, relevante Datenstrukturen zu identifizieren und zu interpretieren. Ziel des Projekts ist die Entwicklung von Methoden zur Identifikation von Wirkungskomponenten (,Feature Extraction‘) auf der Grundlage semiparametrischer Modellierungsansätze. Die Identifikation der wirkungsrelevanten Strukturen sollte beiden Zielvorgaben, Interpretierbarkeit und Prognosegenauigkeit, gerecht werden.