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投影尋蹤耦合學習方法及應用--評價預測決策

  • 作者：張欣莉//王順久|責編:劉麗菲
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122449900
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：213
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書採用先理論方法后實踐應用的方式進行撰寫，系統介紹了投影尋蹤基本原理、統計學習方法及其多場景應用案例，為多方法耦合提供新思路，為複雜數據挖掘提供新方法，為數據科學問題解決提供新應用。全書內容包括投影尋蹤研究進展綜述、投影尋蹤耦合學習原理、投影尋蹤耦合學習演算法、投影尋蹤聚類耦合學習、投影尋蹤回歸耦合學習、投影尋蹤函數型耦合學習、投影尋蹤耦合學習評價、投影尋蹤耦合學習預測和投影尋蹤耦合學習決策。
    本書可作為統計學習、數據科學和工程應用方向的研究及實踐工作者的學習參考書。
作者介紹
張欣莉//王順久|責編:劉麗菲
目錄
第1章  緒論
  1.1  耦合背景
    1.1.1  數據特徵
    1.1.2  統計學習
    1.1.3  耦合創新
  1.2  耦合曆程
    1.2.1  思想產生
    1.2.2  一次創新
    1.2.3  二次創新
    1.2.4  創新趨勢
  1.3  基本內容
    1.3.1  目標
    1.3.2  內容
    1.3.3  路線
  1.4  本章小結
  參考文獻
第2章  投影尋蹤耦合學習原理
  2.1  投影尋蹤思想
    2.1.1  基本思路
    2.1.2  投影方向
    2.1.3  投影指標
  2.2  基本統計方法
    2.2.1  聚類分析
    2.2.2  判別分析
    2.2.3  密度估計
    2.2.4  多元回歸
    2.2.5  離群點檢測
    2.2.6  時間序列
  2.3  人工神經網路
  2.4  耦合學習
    2.4.1  耦合基礎
    2.4.2  耦合路徑
    2.4.3  耦合特點
  2.5  本章小結
  參考文獻
第3章  投影尋蹤耦合學習演算法
  3.1  最佳投影方向
    3.1.1  基本內涵
    3.1.2  優化歷程
  3.2  投影指標
    3.2.1  投影聚類指標
    3.2.2  線性投影判別指標
    3.2.3  Posse投影判別指標
    3.2.4  投影回歸指標
    3.2.5  投影密度指標
  3.3  遺傳演算法
    3.3.1  基本思路
    3.3.2  基本步驟
    3.3.3  基本特點
  3.4  投影智能優化演算法

    3.4.1  智能優化思路
    3.4.2  數據預處理
    3.4.3  遺傳優化步驟
  3.5  演算法實現
    3.5.1  耦合轉化
    3.5.2  程序執行
    3.5.3  演算法特點
  3.6  本章小結
  參考文獻
第4章  投影尋蹤聚類耦合學習
  4.1  產生背景
  4.2  聚類原理
  4.3  投影靜態聚類耦合學習
    4.3.1  學習原理
    4.3.2  演算法流程
    4.3.3  注意事項
  4.4  投影動態聚類耦合學習
    4.4.1  學習原理
    4.4.2  演算法流程
  4.5  多維投影強化學習
    4.5.1  學習原理
    4.5.2  演算法流程
  4.6  高維離群點檢測
    4.6.1  檢測原理
    4.6.2  基於假設檢驗的檢測
    4.6.3  基於聚類的檢測
  4.7  本章小結
  參考文獻
第5章  投影尋蹤回歸耦合學習
  5.1  投影尋蹤回歸原理
    5.1.1  投影尋蹤回歸函數
    5.1.2  非參數投影尋蹤回歸
    5.1.3  參數優化策略
  5.2  投影尋蹤回歸與神經網路
    5.2.1  神經網路
    5.2.2  兩方法比較
  5.3  投影尋蹤回歸網路學習
    5.3.1  學習網路結構
    5.3.2  網路神經元函數
    5.3.3  參數分類優化學習
  5.4  投影尋蹤回歸模糊推理學習
    5.4.1  基本原理
    5.4.2  模糊隸屬度
    5.4.3  模糊推理
    5.4.4  學習路線
  5.5  基於投影尋蹤回歸學習的離群點檢測
    5.5.1  檢測原理
    5.5.2  學習流程
  5.6  本章小結
  參考文獻

第6章  投影尋蹤函數型耦合學習
  6.1  函數型數據分析
    6.1.1  基本概念
    6.1.2  函數型主成分
    6.1.3  函數型聚類
    6.1.4  函數型回歸
  6.2  投影尋蹤函數型主成分
    6.2.1  基本原理
    6.2.2  基本模型
    6.2.3  學習流程
  6.3  投影尋蹤函數型聚類
    6.3.1  基本原理
    6.3.2  基本模型
    6.3.3  學習流程
  6.4  投影尋蹤函數型回歸
    6.4.1  基本原理
    6.4.2  模型構建
    6.4.3  學習流程
  6.5  投影尋蹤函數型檢驗
    6.5.1  正態檢驗
    6.5.2  異常值檢驗
  6.6  本章小結
  參考文獻
第7章  投影尋蹤耦合學習評價
  7.1  綜合評價原理
    7.1.1  綜合評價類型
    7.1.2  評價指標體系
  7.2  監督綜合評價
    7.2.1  有監督綜合評價
    7.2.2  無監督綜合評價
  7.3  投影尋蹤聚類學習評價
    7.3.1  建模思路
    7.3.2  學習過程
    7.3.3  水質評價
    7.3.4  結果分析
  7.4  本章小結
  參考文獻
第8章  投影尋蹤耦合學習預測
  8.1  統計預測基本原理
    8.1.1  預測分類
    8.1.2  單途徑預測
    8.1.3  耦合預測
    8.1.4  損失函數
  8.2  投影尋蹤回歸網路學習預測
    8.2.1  對象分析
    8.2.2  預測模型
    8.2.3  預測結果
  8.3  投影尋蹤回歸模糊推理學習預測
    8.3.1  對象分析
    8.3.2  預測模型

    8.3.3  預測結果
  8.4  本章小結
  參考文獻
第9章  投影尋蹤耦合學習決策
  9.1  統計決策基礎
    9.1.1  多準則決策
    9.1.2  多準則綜合效用
    9.1.3  多準則統計學習決策
  9.2  投影尋蹤聚類學習決策
    9.2.1  基本思路
    9.2.2  投資方案決策
    9.2.3  關鍵問題
  9.3  投影尋蹤回歸學習決策
    9.3.1  基本思路
    9.3.2  投標決策基礎
    9.3.3  投標決策模型
    9.3.4  應用結果
  9.4  本章小結
  參考文獻
結語

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