实验数据多元统计分析
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作者朱永生 编著
出版社科学出版社
ISBN9787030236760
出版时间2008-10
四部分类子部>艺术>书画
装帧平装
开本5开
定价78元
货号9047175
上书时间2024-09-24
商品详情
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目录
前言
**章 绪论
1.1 模式和模式识别
1.2 模式识别系统
1.2.1 原始数据获取
1.2.2 原始数据的预处理
1.2.3 特征提取和选择
1.2.4 分类决策
1.3 数据矩阵与样本空间
1.3.1 数据矩阵与样本空间
1.3，2 模式的相似性度量
1.3.3 样本点的权重和特征向量数据的预处理
1.4 主成分分析
1.4.1 主成分分析的基本思想
1.4.2 主成分分析算法
1.4.3 降维处理及信息损失
第二章 贝叶斯决策
2.1 基于*小错误率的贝叶斯决策
2.1.1 决策规则
2.1.2 错误率
2.1.3 分类器设计
2.2 Neyman-Pearson决策
2.3 正态分布时的贝叶斯决策
2.4 分类器的效率和错误率
2.4.1 分类器的效率、错误率和判选率矩阵
2.4.2 错误率的上界
2.4.3 利用检验样本集估计判选率矩阵和错误率
2.4.4 训练样本集和检验样本集的划分
2.4.5 利用判选率矩阵估计各类“真实”样本数
2.4.6 分类器判定的“信号”样本中错判事例的扣除
2.5 讨论
第三章 线性判别方法
3.1 线性判别函数
3.1.1 线性判别函数的基本概念
3.1.2 广义线性判别函数
3.1.3 线性分类器的设计
3.2 Fisher线性判别
3.3 感知准则函数
3.3.1 几个基本概念
3.3.2 感知准则函数
3.4 *小错分样本数准则函数
3.5 *小平方误差准则函数
3.5.1 平方误差准则函数及其MSE解
3.5.2 MSE准则函数的梯度下降算法
3.5.3 **MSE准则函数及其**逼近算法
3.6 多类问题
第四章 决策树判别
4.1 超长方体分割法
4.1.1 超长方体分割法的基本思想
4.1.2 超长方体分割法中阐值的确定
4.1.3 超长方体分割法的优缺点及其改进
4.1.4 超长方体分割法用于高能物理实验分析
4.2 决策树法
4.2.1 决策树法的基本思想
4.2.2 信号/本底二元决策树的构建
4.2.3 决策树的修剪
4.3 决策树林法
4.3.1 决策树林的构建
4.3.2 决策树林对输入事例的分类
4.3.3 重抽样法构建决策树林
第五章 人工神经网络
5.1 概述
5.1.1 生物神经元和人工神经元
5.1.2 人工神经网络的构成和学习规则
……
第六章 近邻法
第七章 其他非线性判别方法
第八章 不同判别方法的比较
参考文献
内容摘要
《现代物理基础丛书·典藏版：实验数据多元统计分析》介绍实验或测量数据的多元统计分析方法，内容包括：贝叶斯决策、线性判别方法、决策树判别、人工神经网络、近邻法、概率密度估计量法、H矩阵判别、函数判别分析、支持向量机法等，以及不同判别方法的比较。此外，还简要介绍了将多种多元统计分析方法的计算机程序汇集在一起的程序包TMVA（toolkit for multivariate data analysis），并分析了粒子物理实验数据分析中应用多元统计分析方法的一些实例。
《现代物理基础丛书·典藏版：实验数据多元统计分析》可供实验物理工作者和大专院校相关专业师生、理论物理研究人员、工程技术人员及从事自然科学和社会科学的数据测量和分析研究人员参考。
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