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高维数据模型的统计学习方法和预测精度评估 版权信息
- ISBN：9787521850239
- 条形码：9787521850239 ; 978-7-5218-5023-9
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
高维数据模型的统计学习方法和预测精度评估 内容简介
本书系统介绍了惩罚逻辑回归预测乳腺癌良恶性问题和美国航空公司股票的涨跌趋势、机 器学习方法预测肝癌问题、组惩罚逻辑回归预测卵巢良恶性问题和国外上市公司股价的涨跌趋势、三类分类问题的统计学习与预测评价、惩罚泊松回归在生育意愿和区域创新中的统计学习 和预测研究、高维半变系数复杂数据模型在股市和雾霾中的统计学习研究。 本书的主要创新之处在于不仅将惩罚方法、组惩罚方法、逻辑回归和统计学习结合起来研 究癌症诊断和股价涨跌预测问题，而且将惩罚方法、三项logit模型和统计学习结合起来预测股 价上涨、横盘和下跌三种运动，并结合医学知识研究丙型肝炎病毒的临床分期三类问题，还将 惩罚方法、泊松回归、统计学习和预测方法结合起来研究地区创新和中国低生育意愿的影响因 素，*后将高维半变系数面板模型和统计学习方法结合研究多家公司的股价预测问题和中国五 大城市的雾霾污染问题。 本书可作为数据分析、统计和应用统计工作者、科研人员以及相关专业的本科生、研究生和教师参考资料。
高维数据模型的统计学习方法和预测精度评估 目录
第1章 四种惩罚逻辑回归预测乳腺癌
1.1 引言
1.2 数据来源与预处理
1.3 四种分类器
1.3.1 逻辑回归
1.3.2 LASSO惩罚逻辑回归
1.3.3 L2惩罚逻辑回归
1.3.4 ENet惩罚逻辑回归
1.4 模型预测表现
1.5 结论与展望
第2章 六种统计学习方法预测肝癌
2.1 引言
2.2 数据来源与数据处理
2.3 逻辑回归及其估计方法
2.4 L2惩罚逻辑回归及其迭代加权 小二乘估计
2.5 两类预测精度评价：混淆矩阵和ROC曲线
2.6 六种HCC肿瘤预测方法
2.6.1 逻辑回归预测方法及精度评价
2.6.2 SVM预测方法及精度评价
2.6.3 L2惩罚逻辑回归预测方法及精度评价
2.6.4 GBDT预测方法及精度评价
2.6.5 ANN预测方法及精度评价
2.6.6 XGBoost预测方法及精度评价
2.7 分类器的预测表现
2.8 结论与展望
第3章 组LASSO/SCAD/MCP惩罚逻辑回归预测卵巢癌
3.1 引言
3.2 数据和变量
3.2.1 卵巢癌数据来源
3.2.2 46个预测变量和11个不同组
3.3 组惩罚逻辑回归
3.3.1 组LASSO惩罚逻辑回归
3.3.2 组SCAD惩罚逻辑回归
3.3.3 组MCP惩罚逻辑回归
3.3.4 两类分类表现
3.3.5 路径选择
3.4 模型估计和预测表现
3.4.1 模型估计
3.4.2 预测表现
3.5 结论与展望
第4章 九种统计学习方法预测美国航空公司股价的涨跌运动
4.1 引言
4.21 8个技术指标
4.3 预测精度评估
4.4 逻辑回归预测美国航空公司股价涨跌趋势
4.4.1 股票数据分析
4.4.2 逻辑回归
4.4.3 逻辑回归预测方法及精度评价
4.4.4 SVM、ANN和ARL预测涨跌趋势方法比较
4.5 惩罚逻辑回归预测美国航空公司股价涨跌趋势
展开全部
高维数据模型的统计学习方法和预测精度评估 作者简介
胡雪梅，教授，博士生导师，中科院系统科学博士后，伦敦政治经济学院国家公派访问学者，重庆市第五批高等学校优秀人才支持计划人选和“统计学”研究生导师团队负责人。主要从事张量数据分析、股价趋势预测和统计学习方法等研究，在Journal of Multivariate Analysis、Statistical Papers、North American Journal of Economics and Finance、Soft Computing、Journal of Forecasting等重要期刊上发表论文40余篇，获得重庆市自然科学奖1项，出版专著2部。现主持完成国家自科、教育部人文社科等省部级以上项目15项。
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