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高維數據模型的統計學習方法和預測精度評估 版權信息
- ISBN：9787521850239
- 條形碼：9787521850239 ; 978-7-5218-5023-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
高維數據模型的統計學習方法和預測精度評估 內容簡介
本書系統介紹了懲罰邏輯回歸預測乳腺癌良惡性問題和美國航空公司股票的漲跌趨勢、機 器學習方法預測肝癌問題、組懲罰邏輯回歸預測卵巢良惡性問題和國外上市公司股價的漲跌趨勢、三類分類問題的統計學習與預測評價、懲罰泊松回歸在生育意愿和區域創新中的統計學習 和預測研究、高維半變系數復雜數據模型在股市和霧霾中的統計學習研究。 本書的主要創新之處在于不僅將懲罰方法、組懲罰方法、邏輯回歸和統計學習結合起來研 究癌癥診斷和股價漲跌預測問題，而且將懲罰方法、三項logit模型和統計學習結合起來預測股 價上漲、橫盤和下跌三種運動，并結合醫學知識研究丙型肝炎病毒的臨床分期三類問題，還將 懲罰方法、泊松回歸、統計學習和預測方法結合起來研究地區創新和中國低生育意愿的影響因 素，*后將高維半變系數面板模型和統計學習方法結合研究多家公司的股價預測問題和中國五 大城市的霧霾污染問題。 本書可作為數據分析、統計和應用統計工作者、科研人員以及相關專業的本科生、研究生和教師參考資料。
高維數據模型的統計學習方法和預測精度評估 目錄
第1章 四種懲罰邏輯回歸預測乳腺癌
1.1 引言
1.2 數據來源與預處理
1.3 四種分類器
1.3.1 邏輯回歸
1.3.2 LASSO懲罰邏輯回歸
1.3.3 L2懲罰邏輯回歸
1.3.4 ENet懲罰邏輯回歸
1.4 模型預測表現
1.5 結論與展望
第2章 六種統計學習方法預測肝癌
2.1 引言
2.2 數據來源與數據處理
2.3 邏輯回歸及其估計方法
2.4 L2懲罰邏輯回歸及其迭代加權 小二乘估計
2.5 兩類預測精度評價：混淆矩陣和ROC曲線
2.6 六種HCC腫瘤預測方法
2.6.1 邏輯回歸預測方法及精度評價
2.6.2 SVM預測方法及精度評價
2.6.3 L2懲罰邏輯回歸預測方法及精度評價
2.6.4 GBDT預測方法及精度評價
2.6.5 ANN預測方法及精度評價
2.6.6 XGBoost預測方法及精度評價
2.7 分類器的預測表現
2.8 結論與展望
第3章 組LASSO/SCAD/MCP懲罰邏輯回歸預測卵巢癌
3.1 引言
3.2 數據和變量
3.2.1 卵巢癌數據來源
3.2.2 46個預測變量和11個不同組
3.3 組懲罰邏輯回歸
3.3.1 組LASSO懲罰邏輯回歸
3.3.2 組SCAD懲罰邏輯回歸
3.3.3 組MCP懲罰邏輯回歸
3.3.4 兩類分類表現
3.3.5 路徑選擇
3.4 模型估計和預測表現
3.4.1 模型估計
3.4.2 預測表現
3.5 結論與展望
第4章 九種統計學習方法預測美國航空公司股價的漲跌運動
4.1 引言
4.21 8個技術指標
4.3 預測精度評估
4.4 邏輯回歸預測美國航空公司股價漲跌趨勢
4.4.1 股票數據分析
4.4.2 邏輯回歸
4.4.3 邏輯回歸預測方法及精度評價
4.4.4 SVM、ANN和ARL預測漲跌趨勢方法比較
4.5 懲罰邏輯回歸預測美國航空公司股價漲跌趨勢
展開全部
高維數據模型的統計學習方法和預測精度評估 作者簡介
胡雪梅，教授，博士生導師，中科院系統科學博士后，倫敦政治經濟學院國家公派訪問學者，重慶市第五批高等學校優秀人才支持計劃人選和“統計學”研究生導師團隊負責人。主要從事張量數據分析、股價趨勢預測和統計學習方法等研究，在Journal of Multivariate Analysis、Statistical Papers、North American Journal of Economics and Finance、Soft Computing、Journal of Forecasting等重要期刊上發表論文40余篇，獲得重慶市自然科學獎1項，出版專著2部。現主持完成國家自科、教育部人文社科等省部級以上項目15項。
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