稀疏支持向量回歸機的構建與應用 葉婭芬 9787521845990 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：經濟科學
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202312*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：稀疏支持向量回歸機的構建與應用 ISBN：9787521845990 出版社：經濟科學 著編譯者：葉婭芬 頁數：165 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1603240 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 大數據對回歸模型提出以下幾個方面的要求：（1）稀疏性，「高維」數據的特徵選擇問題，選取重要特徵，捨棄「冗餘」或者信息含量少的特徵，是回歸演算法面臨的新挑戰；（2）魯棒性，對於含有異常點的回歸問題，決策函數對異常點具有魯棒性；（3）在線性，對於數據流問題，決策函數的回歸係數應具有在線性，能夠反映在線數據流的實時變化效應；（4）異質性，高維數據具有后尾分佈的異質性，如何使稀疏技術選擇的特徵能反映數據的整體分佈特徵，提取數據的異質信息。針對大數據的這些特徵，本書在已有支持向量回歸模型的研究基礎上，將從以下幾個方面展開研究：（1）融入L1模或Lp模稀疏正則項，構建稀疏支持向量回歸模型，其能夠從高維數據中選取相關的主要特徵，捨棄無關的冗餘特徵，完成信息價值「提純」；（2）設計具有魯棒性的損失函數，使其決策函數不易受異常點的影響，即決策函數不受異常點的干擾，具有一定的穩健性；（3）採用增量演算法，使其決策函數的回歸係數具有動態性，反應數據流的實時性，克服非在線演算法決策函數回歸係數的固定不變性；（4）引入統計學的分位數回歸思想，利用分位數精確地描述自變數對於因變數條件分佈的整體影響，全面反映數據的分佈特徵。作者簡介 葉婭芬，浙江工業大學經濟學院副教授，經濟學博士，浙江大學博士后，碩士生導師，悉尼大學訪問學者，數據挖掘OPTIMAL團隊核心成員，浙江省哲學社會科學重點研究基地浙江工業大學現代化產業體系研究院主要成員，主要從事數據挖掘回歸模型研究，特別緻力于大數據高維性、異質性、魯棒學習和在線學習等方面的研究。主持國家自然科學青年基金1項，主持省部級基金6項，主要參与國家自然科學青年基金3項，主要參与省部級基金4項。發表SCI/SSCI期刊論文20餘篇，ESI高被引論文1篇。主要授課包括數據挖掘、數值計算分析、數理統計和多元統計分析等。目錄 第一篇 開場篇第一章 緒論 第一節 高維數據的稀疏性 第二節 稀疏支持向量回歸機的研究現狀 第二篇 技術篇 第二章 支持向量機 第一節 線性模型 第二節 統計學習理論 第三節 支持向量回歸機的拓展：學習速度 第四節 支持向量回歸機的拓展：穩健學習 第五節 支持向量回歸機的拓展：在線學習 第三章 稀疏支持向量回歸機 第一節 稀疏支持向量回歸機 第二節 L1-模最小二乘支持向量回歸機 第三節 廣義不敏感自適應Lasso模型 第四節 Lp-模最小二乘支持向量回歸機 第五節 Lp-模支持向量分位數回歸機 第六節 支持向量回歸機的非線性特徵選擇 第三篇 應用痛 第四章 中國金融狀況指數的構建方案 第一節 指數構建的研究現狀 第二節 中國金融狀況指數的研究方案 第五章 中國時變金融狀況指數的構建 第一節 金融狀況指數的研究現狀 第二節 中國金融狀況指數的指標選擇 第三節 構建中國時變金融狀況指數 第六章 中國時變金融狀況指數的預測能力 第一節 金融狀況指數與通貨膨脹 第二節 金融狀況指數與經濟增長、通貨膨脹的相關性 第三節 中國時變金融狀況指數的預測能力分析 第七章 中國時變金融狀況指數與利率規則研究 第一節 金融狀況指數與利率規則 第二節 DSGE模型的貝葉斯估計 第三節 DSGE模型的模擬結論分析 附錄1 數據 附錄2 參數的分佈 參考文獻 後記 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
