高维数据模型的统计学习方法和预测精度评估

图书标准信息

• 作者 胡雪梅
• 出版社 经济科学出版社
• 出版时间 2023-10
• 版次 1
• ISBN 9787521850239
• 定价 76.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 268页
• 字数 280千字

【内容简介】

《高维数据模型的统计学习方法和预测精度评估》由胡雪梅著

【作者简介】

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，最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。

【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

1.3.13逻辑回归

1.3.2LASSO惩罚逻辑回归

1.3.3L2惩罚逻辑回归

1.3.4ENet惩罚逻辑回归

1.4样模型预测表现

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

2.4Lz惩罚逻辑回归及其迭代加权最小二乘估计

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

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