用微信扫描二维码

基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法

基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法

作者:赖晓晨

2020.9.1 出版

开通电子书VIP
50.56得到贝

主编推荐语

资深专家多年研究和实践成果总结,创新性提出基于神经网络的填补方法和基于TS模型的填补方法,大幅提升缺失值填补效率。

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。 第壹部分(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。

出版方

机械工业出版社华章公司