MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：25
- 题名/责任者:
- 基于机器学习的数据缺失值填补/赖晓晨,张立勇,刘辉等著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2020-09-01
- ISBN及定价:
- 978-7-111-66305-8/CNY79.00
- 载体形态项:
- 248页;24cm
- 丛编项:
- 智能系统与技术丛书
- 个人责任者:
- 赖晓晨
- 中图法分类号:
- TP181
- 提要文摘附注:
- 全书共8章，从内容逻辑上可分为四部分。第一部分为第1~3章，首先介绍缺失值填补领域的数据缺失机制、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。第二部分为第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。第三部分为第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。第四部分为第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。
- 使用对象附注:
- 机器学习者，以及相关读者
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