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题名/责任者:

稀疏支持向量回归机的构建与应用/叶娅芬著

出版发行项:

北京:经济科学出版社,2023.12

ISBN及定价:

978-7-5218-4599-0/CNY46.00

载体形态项:

165页:图;23cm

个人责任者:

叶娅芬 著

学科主题:

回归分析

中图法分类号:

O212.1

一般附注:

本书受到以下基金资助: 1. 国家自然科学基金“高维数据非线性稀疏支持向量分位数回归机的在线特征选择研究”(12101552) 2. 浙江省哲学社会科学领军人才培养基金“突发公卫事件引发的流动性风险跨市场传染及对策研究”(21YJRC07-1YB) 3. 2023年度浙江工业大学人文社科类基本科研业务费项目跨学科研究专项, 项目批准号: GB202303001 4. 2023年度浙江工业大学人文社会科学研究基金后期资助项目

责任者附注:

叶娅芬, 浙江工业大学经济学院副教授, 经济学博士, 浙江大学博士后, 硕士生导师, 悉尼大学访问学者, 数据挖掘OPTIMAL团队核心成员, 浙江省哲学社会科学重点研究基地浙江工业大学现代化产业体系研究院主要成员, 主要从事数据挖掘回归模型研究。

书目附注:

有书目 (第152-164页)

提要文摘附注:

本书构建各种支持向量回归模型恰能解决这些问题: 首先处理数据的缺失等现象, 排除噪声和异常点带来的干扰, 采用稀疏支持向量回归模型, 解决大数据背景下指标的选择问题, 为指数构造提供高质量的“原材料”; 其次针对数据高频在线的特点, 采用在线支持向量回归模型, 确定代表性指标的动态权重, 凸显数据的实时动态效应。相信本书能为动态指数的构建提供新方法和新思路, 开拓数学、统计学与机器学习的交叉研究, 为大数据统计建模的发展贡献微薄之力。

使用对象附注:

本书适用于回归分析研究者

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