基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)：理論與方法
這是一部講解如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失值填補(bǔ)的專著，與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的缺失值填補(bǔ)方法相比，效率上得到了較大的提升。作者基于多年的研究和實(shí)踐成果，創(chuàng)新性地提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺失值填補(bǔ)方法和基于TS模型的缺失值填補(bǔ)方法。全書共8章，可分為4個(gè)部分。第一部分（第1~3章）：首先介紹缺失值填補(bǔ)領(lǐng)域的缺失數(shù)據(jù)機(jī)制、基本概念、性能度量等基礎(chǔ)知識，隨后詳細(xì)闡述目前基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)的缺失值填補(bǔ)理論與方法。第二部分（第4~5章）：對目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在缺失值填補(bǔ)領(lǐng)域的研究成果進(jìn)行歸納總結(jié)，并從網(wǎng)絡(luò)模型、填補(bǔ)方案角度闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)填補(bǔ)方法的設(shè)計(jì)及應(yīng)用。第三部分（第6~7章）：詳細(xì)介紹面向不完整數(shù)據(jù)的TS建模過程，隨后通過特征選擇算法處理TS建模中的特征冗余問題，并從前提參數(shù)優(yōu)化和結(jié)論參數(shù)優(yōu)化兩個(gè)角度改進(jìn)TS模型。第四部分（第8章）：以缺失值填補(bǔ)方法在我國貧困問題研究中的應(yīng)用為例，展現(xiàn)缺失值填補(bǔ)方法的現(xiàn)實(shí)意義。
·16.6萬字
