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基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法
赖晓晨 张立勇 刘辉 吴霞更新时间:2020-09-24 10:13:02
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这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著,与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比,效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果,创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。全书共8章,可分为4个部分。第一部分(第1~3章):首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等基础知识,随后详细阐述目前基于统计学、机器学习的缺失值填补理论与方法。第二部分(第4~5章):对目前神经网络在缺失值填补领域的研究成果进行归纳总结,并从网络模型、填补方案角度阐述神经网络填补方法的设计及应用。第三部分(第6~7章):详细介绍面向不完整数据的TS建模过程,随后通过特征选择算法处理TS建模中的特征冗余问题,并从前提参数优化和结论参数优化两个角度改进TS模型。第四部分(第8章):以缺失值填补方法在我国贫困问题研究中的应用为例,展现缺失值填补方法的现实意义。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2020-09-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法最新章节
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- 8.6 本章小结
- 8.5.2 贫困家庭典型特征选择
- 8.5.1 多重聚类特征选择算法
- 8.5 贫困家庭典型特征分析
- 8.4.2 贫困家庭聚类
- 8.4.1 层次聚类算法
- 8.4 基于聚类算法的贫困家庭类别划分
- 8.3.4 CFPS2016数据集的多维贫困家庭识别
- 8.3.3 基于层次分析法的多维贫困指标权重计算
赖晓晨 张立勇 刘辉 吴霞
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