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基于变量选择偏差的变量选择过程
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基于变量选择偏差的变量选择过程
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
第一章 绪论
第10-14页
1.1 变量选择算法的意义
第10-11页
1.2 变量选择算法国内外研究现状
第11-12页
1.3 研究内容与论文结构
第12-14页
第二章 变量选择算法的理论基础
第14-22页
2.1 基于罚函数的线性回归
第14-20页
2.1.1 线性回归
第14-15页
2.1.2 岭回归与Lasso回归
第15-17页
2.1.3 SCAD
第17-19页
2.1.4 MCP
第19-20页
2.2 基于信息准则的模型选择
第20-22页
2.2.1 贝叶斯信息准则(BIC)
第20-21页
2.2.2 赤池信息准则(AIC)
第21-22页
第三章 高维回归中的变量选择诊断
第22-28页
3.1 模型选择过程中的不稳定性
第22-23页
3.2 变量选择偏差(Variable Selection Deviation)
第23-25页
3.3 规约候选模型数量
第25页
3.4 候选模型加权
第25-27页
3.5 本章小结
第27-28页
第四章 基于变量选择偏差的变量选择算法
第28-48页
4.1 Lasso、MCP、SCAD算法性能分析
第31-38页
4.2 算法动机和基础
第38-39页
4.3 基于变量选择偏差的变量选择算法
第39-44页
4.3.1 终止条件
第40-41页
4.3.2 弱-强选择
第41页
4.3.3 VS-Based-On-VSD算法描述
第41-42页
4.3.4 VSD值最小化
第42-44页
4.4 基于变量选择偏差的变量排序算法
第44-45页
4.5 VS包对VS-Based-On-VSD和VR-Based-On-VSD的实现
第45-46页
4.5.1 VS-Based-On-VSD
第45-46页
4.5.2 VR-Based-On-VSD
第46页
4.5.3 获取候选模型
第46页
4.5.4 候选模型加权
第46页
4.6 本章小结
第46-48页
第五章 数值实验分析
第48-69页
5.1 仿真数据集
第48-49页
5.2 仿真数据结果分析
第49-63页
5.2.1 预测能力对比
第49-53页
5.2.2 对称差对比
第53-57页
5.2.3 模型可解释性
第57-60页
5.2.4 变量选择偏差值(VSD)的对比
第60-63页
5.3 VS-Based-On-VSD应用于手写数字识别
第63-65页
5.4 VS-Based-On-VSD应用于乳腺癌诊断
第65-67页
5.5 本章小结
第67-69页
第六章 总结与展望
第69-71页
6.1 总结
第69页
6.2 展望
第69-71页
致谢
第71-72页
参考文献
第72-75页
本篇论文共
75
页,
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。
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