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基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法
| ISBN/价格： | 978-7-111-66305-8:CNY79.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 基于机器学习的数据缺失值填补/.赖晓晨[等]著 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2020.09 |
| 载体形态项： | 10,236页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 智能系统与技术丛书 |
| 一般附注： | 华章IT |
| 提要文摘： | 本书共8章，可分为4部分。第一部分介绍了缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等知识。第二部分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。 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 赖晓晨 著 |
| 记录来源： | CN 人天书店 20201101 |