基於機器學習的數據分析方法蘇美紅著 9787122439895 【台灣高等教育出版社】

Name: 基於機器學習的數據分析方法 蘇美紅著 9787122439895 【台灣高等教育出版社】
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書名：基於機器學習的數據分析方法
ISBN：9787122439895
出版社：化學工業
著編譯者：蘇美紅著
頁數：144
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1626326
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內容簡介

作為人工智慧的核心技術，機器學習在數據分析中具有舉足輕重的地位。本書在介紹機器學習相關知識的基礎上，主要介紹了如何對有雜訊的數據進行魯棒回歸分析。全書共6章，除第1章外，各章對異常點或重尾分佈數據中的具體問題進行了詳細分析與建模，所涉及的問題包括權值選擇問題、變數相關性問題以及網路數據問題等。本書對於構建具有魯棒性的機器學習模型具有很好的參考性，適用於含雜訊的數據分析與應用，可供數據分析、人工智慧等相關專業師生及行業技術人員參考閱讀。

第1章機器學習基礎
1 1 機器學習及基本概念
1 1 1 什麼是機器學習
1 1 2 機器學習中的一些基本概念
1 2 機器學習三要素
1 2 1 模型
1 2 2 策略
1 2 3 演算法
1 3 機器學習分類
1 3 1 監督學習
1 3 2 無監督學習
1 3 3 半監督學習
1 3 4 強化學習
1 4 回歸模型發展現狀
1 4 1 線性回歸
1 4 2 基於鄰近信息的回歸模型
1 4 3 魯棒回歸模型
第2章基於正則化方法的回歸模型
2 1 正則化方法
2 2 基於最小二乘估計的正則化方法
2 2 1 最小二乘估計
2 2 2 嶺回歸
2 2 3 Lasso估計
2 2 4 自適應Lasso
2 2 5 SCAD估計
2 2 6 彈性網路回歸
2 3 魯棒（穩健）正則化方法
第3章自加權魯棒正則化方法
3 1 自加權魯棒方法
3 2 L0正則項
3 3 基於SELO懲罰項的自加權估計方法
3 3 1 自適應正則項
3 3 2 RSWSELO估計
3 3 3 理論性質及證明
3 4 實驗驗證與分析
3 4 1 模擬實驗結果與分析
3 4 2 標準數據集上的實驗
第4章基於自變數相關的魯棒回歸模型
4 1 自變數相關性問題
4 2 基於Elastic Net罰的魯棒估計方法
4 2 1 模型構建
4 2 2 理論性質分析及證明
4 2 3 求解演算法
4 3 實驗驗證與分析
4 3 1 模擬實驗結果與分析
4 3 2 真實數據集上的實驗
第5章基於因變數相關的Lasso回歸模型
5 1 因變數相關性問題
5 2 Network Lasso估計及其性質
5 2 1 模型的構建
5 2 2 誤差界估計
5 3 實驗結果與分析
5 3 1 人工數據集上的實驗
5 3 2 真實數據集上的實驗
第6章面向網路數據的Elastic Net回歸模型
6 1 網路數據問題
6 2 面向網路數據的回歸模型
6 3 Network Elastic Net模型構建
6 3 1 模型構建
6 3 2 求解演算法
6 4 實驗結果與分析
6 4 1 人工數據集上的實驗
6 4 2 實際數據分析
附錄
參考文獻
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