0人評分過此書

偏最小二乘法优化及其在中医药领域的应用研究

出版日期
2021/06/01
閱讀格式
EPUB
書籍分類
學科分類
ISBN
9787302568544

本館館藏

借閱規則
當前可使用人數 30
借閱天數 14
線上看 0
借閱中 0
選擇分享方式

推薦本館採購書籍

您可以將喜歡的電子書推薦給圖書館,圖書館會參考讀者意見進行採購

讀者資料
圖書館
* 姓名
* 身分
系所
* E-mail
※ 我們會寄送一份副本至您填寫的Email中
電話
※ 電話格式為 區碼+電話號碼(ex. 0229235151)/ 手機格式為 0900111111
* 請輸入驗證碼
适读人群 :其他《偏*小二乘法优化及其在中医药领域的应用研究》作者针对多成分、多靶点、多药效指标以及非线性等特点的中医药数据专门建立偏*小二乘法改良方法。作者从数据预处理、特征选择、非线性特征提取和非线性回归研究四个方面,系统阐述了优化模型的建模原理及系统操作方法,在解决中医药数据分析中的实际问题方面有很重要的参考意义。 全书框架合理,科学性、学术性强,内容阐述系统详实,结合实际数据集验证分析方法的优势,科学严谨,能使读者全面、系统地掌握偏*小二乘的优化方法在中医药数据分析方面的应用。全书内容丰富,文笔流畅,是医药数理统计方面的专业学术论著,具有很好的社会效益。
  • 封面页
  • 书名页
  • 版权页
  • 内容简介
  • 作者简介
  • 前言
  • 主要符号表
  • 目录
  • 第1章 绪论
    • 参考文献
  • 第2章 数据基本表述
    • 2.1 数据基本知识
    • 2.2 度量中心趋势
    • 2.3 度量离散程度
    • 2.4 正态分布
    • 2.5 本章小结
    • 参考文献
  • 第3章 数据常规预处理
    • 3.1 数据清理
      • 3.1.1 缺失值处理
      • 3.1.2 噪声数据处理
    • 3.2 数据标准化
      • 3.2.1 数据中心化处理
      • 3.2.2 数据的无量纲化处理
      • 3.2.3 标准化处理
    • 3.3 本章小结
    • 参考文献
  • 第4章 线性回归分析
    • 4.1 线性回归模型
      • 4.1.1 一元线性回归
      • 4.1.2 多元线性回归
    • 4.2 最小二乘法原理
      • 4.2.1 计算方法的推导
      • 4.2.2 总体参数估计量的性质
    • 4.3 多重共线性问题
      • 4.3.1 问题的提出
      • 4.3.2 多重共线性的影响
      • 4.3.3 多重共线性的诊断
      • 4.3.4 解决多重共线性的方法
    • 4.4 模型效果评价指标
      • 4.4.1 测定系数
      • 4.4.2 均方根误差
    • 4.5 本章小结
    • 参考文献
  • 第5章 偏最小二乘线性回归模型
    • 5.1 基本思路与算法原理
      • 5.1.1 基本思路
      • 5.1.2 算法原理
      • 5.1.3 交叉有效性
    • 5.2 算法的基本性质
    • 5.3 主要分析技术
      • 5.3.1 主成分分析
      • 5.3.2 典型相关性分析
      • 5.3.3 T~2椭圆图辅助分析
      • 5.3.4 变量投影重要性辅助分析技术
    • 5.4 本章小结
    • 参考文献
  • 第6章 偏最小二乘在中医药领域应用的思路
    • 6.1 中医药实验数据
      • 6.1.1 数据来源
      • 6.1.2 数据特点
    • 6.2 总体思路与分析策略
      • 6.2.1 总体思路与目标
      • 6.2.2 分析策略
    • 6.3 本章小结
    • 参考文献
  • 第7章 优化偏最小二乘的数据预处理方法
    • 7.1 问题的提出
    • 7.2 基于降噪稀疏自编码器的偏最小二乘缺失值处理
      • 7.2.1 降噪稀疏自编码器
      • 7.2.2 优化模型的建立
      • 7.2.3 实验设计与结果分析
    • 7.3 基于非径向数据包络分析的偏最小二乘噪声处理
      • 7.3.1 非径向数据包络分析
      • 7.3.2 优化模型的建立
      • 7.3.3 实验设计与结果分析
    • 7.4 本章小结
    • 参考文献
  • 第8章 优化偏最小二乘辅助特征选择研究
    • 8.1 问题的提出
    • 8.2 特征选择方法
      • 8.2.1 相关定义
      • 8.2.2 特征选择的过程
      • 8.2.3 方法的类型
    • 8.3 基于特征相关的偏最小二乘特征选择
      • 8.3.1 基于相关性的特征选择方法
      • 8.3.2 优化模型的建立
      • 8.3.3 实验设计与结果分析
    • 8.4 基于L1正则项的偏最小二乘特征选择
      • 8.4.1 LASSO方法
      • 8.4.2 优化模型的建立
      • 8.4.3 实验设计与结果分析
    • 8.5 基于灰色关联的偏最小二乘特征选择
      • 8.5.1 灰色关联分析
      • 8.5.2 优化模型的建立
      • 8.5.3 实验设计与结果分析
    • 8.6 本章小结
    • 参考文献
  • 第9章 偏最小二乘成分提取的非线性优化模型
    • 9.1 问题的提出
    • 9.2 融合受限玻尔兹曼机的偏最小二乘优化模型
      • 9.2.1 受限玻尔兹曼机
      • 9.2.2 优化模型的建立
      • 9.2.3 实验设计与结果分析
    • 9.3 融合稀疏自编码器的偏最小二乘优化模型
      • 9.3.1 自编码器
      • 9.3.2 稀疏自编码器的构造
      • 9.3.3 优化模型的建立
      • 9.3.4 实验设计与结果分析
    • 9.4 融合深度置信网络的偏最小二乘优化模型
      • 9.4.1 深度置信网络
      • 9.4.2 优化模型的建立
      • 9.4.3 实验设计与结果分析
    • 9.5 本章小结
    • 参考文献
  • 第10章 偏最小二乘回归的非线性优化模型
    • 10.1 问题的提出
    • 10.2 融合模型树的偏最小二乘优化
      • 10.2.1 模型树
      • 10.2.2 非线性模型的建立
      • 10.2.3 实验设计与结果分析
    • 10.3 融合随机森林的偏最小二乘优化
      • 10.3.1 随机森林
      • 10.3.2 非线性模型的建立
      • 10.3.3 实验设计与结果分析
    • 10.4 融合softmax的偏最小二乘优化
      • 10.4.1 softmax
      • 10.4.2 非线性模型的建立
      • 10.4.3 实验设计与结果分析
    • 10.5 本章小结
    • 参考文献
  • 第11章 总结与展望
    • 11.1 偏最小二乘的优势
    • 11.2 偏最小二乘的不足
    • 11.3 偏最小二乘的展望
    • 参考文献
  • 附录A 专业术语
  • 附录B 优化偏最小二乘的多功能数据分析系统使用指南
    • B.1 软件概述
    • B.2 基本界面
      • B.2.1 主界面
      • B.2.2 模型选择界面
      • B.2.3 变量与参数选择界面
      • B.2.4 模型结果界面
      • B.2.5 绘图界面
    • B.3 案例分析
      • B.3.1 数据准备
      • B.3.2 建立模型
      • B.3.3 模型结果
  • 附录C 中医药实验数据表

評分與評論

請登入後再留言與評分
幫助
您好,請問需要甚麼幫助呢?
使用指南

客服專線:0800-000-747

服務時間:週一至週五 AM 09:00~PM 06:00

loading