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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

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