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高维数据分析

134.35 68 九五品

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北京通州
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作者蔡天文,沈晓彤 编

出版社高等教育出版社

ISBN9787040298512

出版时间2010-10

版次1

装帧精装

开本16开

纸张胶版纸

页数307页

字数99999千字

定价68元

上书时间2024-05-14

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品相描述:九五品
商品描述
基本信息
书名:高维数据分析
定价:68元
作者:蔡天文,沈晓彤 编
出版社:高等教育出版社
出版日期:2010-10-01
ISBN:9787040298512
字数:300000
页码:307
版次:1
装帧:精装
开本:16开
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内容提要

目录
Preface part i high-dimensional classification  chapter 1 high-dimensional classification jianqing fan, yingying fan and yichao wu   1 introduction   2 elements of classifications   3 impact of dimensionality on classification   4 distance-based classification rules   5 feature selection by independence rule   6 loss-based classification   7 feature selection in loss-based classification   8 multi-category classification   references  chapter 2 fleble large margin classifiers yufeng liu and yichao wu   1 background on classification   2 the support vector machine: the margin formulation and the sv interpretation   3 regularization framework   4 some extensions of the svm: bounded constraint machine and the balancing svm   5 multicategory classifiers   6 probability estimation   7 conclusions and discussions   references part ii large-scale multiple testing  chapter 3 a compound decision-theoretic approach to large-scale multiple testing   t tony cai and wenguang sun   1 introduction   2 fdr controlling procedureased on p-values   3 oracle and adaptive compound decision rules for fdr control   4 simultaneous testing of grouped hypotheses   5 large-scale multiple testing under dependence   6 open problems   references part iii model building with variable selection  chapter 4 model building with variable selection ming yuan   1 introduction   2 why variable selection   3 classical approaches   4 bayesian and stochastic search   5 regularization   6 towards more interpretable models   7 further readings   references  chapter 5 bayesian variable selection in regression with networked predictors   feng tai, wei pan and aotong shen   1 introduction   2 statistical models   3 estimation   4 results   5 discussion   references part iv high-dimensional statistics in genomics  chapter 6 high-dimensional statistics in genomics hongzhe li   1 introduction   2 identification of active transcription factors using time-course gene expression data   3 methods for analysis of genomic data with a graphical str   4 statistical methods in eqtl studies   5 discussion and future direction   references  chapter 7 an overview on joint modeling of censored survival time and longitudinal data   runze li and jian-jian ren   1 introduction   2 survival data with longitudinal covariates   3 joint modeling with right censored data   4 joint modeling with interval censored data   5 further studies   references part v analysis of survival and longitudinal data  chapter 8 survival analysis with high-dimensional covariatein nan   1 introduction   2 regularized cox regression   3 hierarchically penalized cox regression with grouped variables   4 regularized methods for the accelerated failure time model   5 tuning parameter selection and a concluding remark   references part vi sufficient dimension reduction in regression  chapter 9 sufficient dimension reduction in regression angrong yin   1 introduction   2 sufficient dimension reduction in regression   3 sufficient variable selection (svs)   4 sdr for correlated data and large-p-small-n   5 further discussion   references  chapter 10 combining statistical procedures lihua chen and yuhong yang   1 introduction   2 combining for adaptation   3 combining procedures for improvement   4 concluding remarks references subject index author index
作者介绍

序言

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