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基于机器学习的数据缺失值填补：理论与方法
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内容简介
书名：基于机器学习的数据缺失值填补：理论与方法
作者：赖晓晨;张立勇;刘辉;吴霞
ISBN：9787111663058
出版社：机械工业出版社
出版日期：2020.09
全书共8章，从内容逻辑上可分为四部分。第一部分为第1~3章，首先介绍缺失值填补领域的数据缺失机制、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。第二部分为第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。第三部分为第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。第四部分为第8章，以缺失
作者：赖晓晨;张立勇;刘辉;吴霞
ISBN：9787111663058
出版社：机械工业出版社
出版日期：2020.09
全书共8章，从内容逻辑上可分为四部分。第一部分为第1~3章，首先介绍缺失值填补领域的数据缺失机制、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。第二部分为第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。第三部分为第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。第四部分为第8章，以缺失
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