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  • 高维数据统计方法、理论与应用
  • 新华书店正版
    • 作者: (瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara Vam De Geer)著 | | 李正欣 等译
    • 出版社: 国防工业出版社
    • 出版时间:2018-09-01 00:00:00
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    • 作者: (瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara Vam De Geer)著| 李正欣 等译
    • 出版社:国防工业出版社
    • 出版时间:2018-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:569千字
    • 页数:452
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787118115406
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:国防工业出版社

    高维数据统计方法、理论与应用

    作  者:(瑞士)彼得·布尔曼(Peter Buhlmann),(瑞士)萨拉范德·吉尔(Sara Vam De Geer) 著 李正欣 等 译
    定  价:138
    出 版 社:国防工业出版社
    出版日期:2018年09月01日
    页  数:452
    装  帧:精装
    ISBN:9787118115406
    主编推荐

    内容简介

    本书融合了高维数据的方法概念、计算算法以及高维统计学方面的数学理论和应用,以实际数据的分析应用为牵引,以数学方法和定理的推倒为依据,详细介绍了基于Lasso的高维数据变量选择、估计与预测,并结合实例进行分析比较。

    作者简介

    精彩内容

    目录
       第1章绪论

    1.1框架结构

    1.2潜在价值和挑战

    1.3关于本书

    1.3.1本书的组织结构

    1.4实例

    1.4.1基因学中的生物标记发现及预测

    第2章线性模型中的Lasso

    2.1本章的组织结构

    2.2引言及预备知识

    2.2.1Lasso评估量

    2.3正交观测量

    2.4预测

    2.4.1Lass0预测的实际应用

    2.4.2渐进理论的一些结果

    2.5变量筛选和IIB-B0IIq-范数

    2.5.1变量筛选中的调谐参数选择

    2.5.2针对DNA结合点的M0tif回归

    2.6变量选择

    2.6.1邻域稳定性和irrepresentable条件

    2.7总结关键性质和相关假设

    2.8自适应Lasso:两阶段流程

    2.8.1说明:仿真数据和motif回归

    2.8.2正交观测量

    2.8.3自适应Lasso:弱条件下的变量选择

    2.8.4计算

    2.8.5多步骤自适应Lasso

    2.8.6非凸的惩罚函数

    ……

    第3章广义线性模型和Lasso

    第4章GroupLasso

    第5章加性模型和单变量平滑函数

    第6章Lasso理论

    第7章使用Lasso做变量选择

    第8章l1l2-惩罚过程理论

    第9章非凸损失函数与l1-正则化

    第10章稳定解

    第11章线性模型及拓展的p-值

    第12章贪婪算法及Booting算法

    第13章图形化建模

    第14章概率以及矩不等式

    售后保障

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