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[瑞士]彼得·布尔曼(Peter Buhlmann);[瑞士]萨拉范德·吉尔(Sara Vam De Geer) / 国防工业出版社 / 2018-09 / 精装
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上书时间2023-12-03
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高维数据统计方法、理论与应用
本书融合了高维数据的方法概念、计算算法以及高维统计学方面的数学理论和应用,以实际数据的分析应用为牵引,以数学方法和定理的推倒为依据,详细介绍了基于Lasso的高维数据变量选择、估计与预测,并结合实例进行分析比较。
章绪论 1.1框架结构 1.2潜在价值和挑战 1.3关于本书 1.3.1本书的组织结构 1.4实例 1.4.1基因学中的生物标记发现及预测 第2章线性模型中的Lasso 2.1本章的组织结构 2.2引言及预备知识 2.2.1Lasso评估量 2.3正交观测量 2.4预测 2.4.1Lass0预测的实际应用 2.4.2渐进理论的一些结果 2.5变量筛选和IIB-B0IIq-范数 2.5.1变量筛选中的调谐参数选择 2.5.2针对DNA结合点的M0tif回归 2.6变量选择 2.6.1邻域稳定性和irrepresentable条件 2.7总结关键性质和相关假设 2.8自适应Lasso:两阶段流程 2.8.1说明:仿真数据和motif回归 2.8.2正交观测量 2.8.3自适应Lasso:弱条件下的变量选择 2.8.4计算 2.8.5多步骤自适应Lasso 2.8.6非凸的惩罚函数 …… 第3章广义线性模型和Lasso 第4章GroupLasso 第5章加性模型和单变量平滑函数 第6章Lasso理论 第7章使用Lasso做变量选择 第8章l1l2-惩罚过程理论 第9章非凸损失函数与l1-正则化 0章稳定解 1章线性模型及拓展的p-值 2章贪婪算法及Booting算法 3章图形化建模 4章概率以及矩不等式
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开播时间:09月02日 10:30