基于机器学习的数据缺失值填补：理论与方法（资深专家多年研究和实践经验，创新性提出基于神经网络和TS模型的填补方法，大幅提升缺失值填补效率） (智能系统与技术丛书)

作者: 赖晓晨、张立勇、刘辉、吴霞
语言: 简体中文
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2020年9月16日
品牌: 北京华章图文信息有限公司
纸书页数: 258页
电子书格式: epub,pdf,mobi,azw3,txt,fb2,djvu
文件大小: 361 KB
下载次数: 4155
更新日期: 2023-02-15
运行环境: PC/Windows/Linux/Mac/IOS/iPhone/iPad/iBooks/Kindle/Android/安卓/平板

内容简介

这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著，与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比，效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果，创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。全书共8章，可分为4个部分。第一部分（第1~3章）：首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、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（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（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（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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