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题名/责任者:

基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法/赖晓晨 ... [等] 著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-66305-8/CNY79.00

载体形态项:

x, 236页:图;24cm

其它题名:

理论与方法

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

赖晓晨 著

个人责任者:

张立勇 著

个人责任者:

刘辉 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

题名页题: 赖晓晨, 张立勇, 刘辉, 吴霞著

责任者附注:

赖晓晨, 大连理工大学软件学院副教授、博士、硕士研究生导师, “宝钢教育”优秀教师奖获得者, 中国计算机学会会员。张立勇, 大连理工大学控制科学与工程学院讲师、博士、硕士生导师。刘辉, 大连理工大学讲师, 主要研究方向为基于人工智能的数字化驱动教学模式, 主讲多门线上课程。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书共8章, 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。

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