基于机器学习的数据缺失值填补：理论与方法

作者: 赖晓晨,张立勇,刘辉,吴霞

19.74万字38人正在读

已完结现代当代当代文学

目录 (162章)

倒序

正文

001 绪论 002 绪论-1.1 缺失值填补的背景与意义 003 绪论-1.2 缺失值填补方法的研究现状概述 004 .2.1 基于统计学的缺失值填补方法 005 .2.2 基于机器学习的缺失值填补方法 006 绪论-1.3 缺失值填补的应用 007 绪论-1.4 本章小结 008 绪论-参考文献(1)009 绪论-参考文献(2)010 缺失数据的处理方法 011 缺失数据的处理方法-2.1 数据缺失机制 012 .1.1 完全随机缺失 013 .1.2 随机缺失 014 .1.3 非随机缺失 015 缺失数据的处理方法-2.2 缺失数据的处理 016 .2.1 不做处理 017 .2.2 不完整样本删除 018 .2.3 缺失值填补 019 缺失数据的处理方法-2.3 缺失值填补概述 020 .3.2 方法分类 021 .3.3 性能度量 022 .3.1 基本概念-2.4 本章小结 023 .3.1 基本概念-参考文献 024 缺失值填补方法 025 缺失值填补方法-3.1 基于样本间相似度的填补方法 026 .1.1 均值填补法 027 .1.2 热平台填补法 028 .1.3 K最近邻填补法 029 .1.4 基于聚类的填补方法(1)030 .1.4 基于聚类的填补方法(2)031 缺失值填补方法-3.2 基于属性间相关性的填补方法 032 .2.1 基于线性回归的填补方法 033 .2.2 基于非线性回归的填补方法 034 .2.3 基于神经网络的填补方法(1)035 .2.3 基于神经网络的填补方法(2)036 缺失值填补方法-3.3 基于参数估计的期望最大化填补方法 037 .3.1 参数估计法 038 .3.2 期望最大化填补法 039 缺失值填补方法-3.4 针对缺失数据不确定性的填补方法 040 .4.1 多重填补法 041 .4.2 基于证据理论的填补方法(1)042 .4.2 基于证据理论的填补方法(2)043 缺失值填补方法-3.5 本章小结 044 缺失值填补方法-参考文献 045 面向不完整数据的神经网络填补方法 046 面向不完整数据的神经网络填补方法-4.1 基于自组织映射网络的填补方法 047 .1.2 自组织映射网络的缺失值处理 048 .1.1 自组织映射网络理论-4.2 基于单层感知机的填补方法 049 .2.2 传统单层感知机的改进 050 .2.3 单层感知机填补模型 051 .2.1 单层感知机理论-4.3 基于多层感知机的填补方法 052 .3.2 基于多层感知机集群的填补方法 053 .3.3 基于多层感知机简化集群的填补方法 054 .3.1 多层感知机理论-4.4 基于自编码器及其变体的填补方法 055 .4.1 基于自编码器的填补法 056 .4.2 基于径向基函数自编码器的填补法 057 .4.3 基于广义回归自编码器的填补法 058 .4.4 基于对偶传播自编码器的填补法 059 .4.5 基于极限学习机自编码器的填补法 060 .3.1 多层感知机理论-4.5 面向不完整数据的属性关联型神经元建模与填补方法 061 .5.1 基于去跟踪自编码器的填补法 062 .5.2 基于关联增强型自编码器的填补法 063 .5.3 基于多任务学习的填补方法 064 .3.1 多层感知机理论-4.6 典型神经网络填补模型实验 065 .6.1 实验设计 066 .6.2 不同网络模型的填补精度 067 .6.3 自编码器的自跟踪性 068 .6.4 去跟踪自编码器的去跟踪性 069 .3.1 多层感知机理论-4.7 本章小结 070 .3.1 多层感知机理论-参考文献 071 神经网络填补方法的优化设计 072 神经网络填补方法的优化设计-5.1 面向不完整数据的代价函数 073 神经网络填补方法的优化设计-5.2 两阶段式填补方案 074 .2.1 训练阶段 075 .2.2 填补阶段(1)076 .2.2 填补阶段(2)077 .2.2 填补阶段(3)078 神经网络填补方法的优化设计-5.3 融合式填补方案 079 .3.1 基于缺失值变量的神经网络动态填补方案 080 .3.2 缺失值变量与模型参数的动态更新 081 .3.3 时间复杂度 082 神经网络填补方法的优化设计-5.4 典型神经网络填补方案实验 083 .4.2 不同填补方案的填补精度 084 .4.3 MVPT填补方案的收敛性 085 .4.1 实验设计-5.5 本章小结 086 .4.1 实验设计-参考文献 087 基于TS建模的非线性回归填补法 088 基于TS建模的非线性回归填补法-6.1 模糊数学基础 089 .1.1 模糊数学与模糊集合 090 .1.2 模糊数学在缺失值填补中的应用 091 基于TS建模的非线性回归填补法-6.2 TS模型 092 .2.1 TS模型基本结构 093 .2.2 TS模型研究与应用现状 094 基于TS建模的非线性回归填补法-6.3 基于TS模型的填补方法 095 .3.1 基于TS模型的填补方法概述 096 .3.2 前提参数获取 097 .3.3 结论参数获取 098 .3.4 缺失值填补 099 基于TS建模的非线性回归填补法-6.4 基于特征选择的TS模型填补法 100 .4.1 特征选择算法概述(1)101 .4.1 特征选择算法概述(2)102 .4.2 基于特征选择的TS模型填补法 103 基于TS建模的非线性回归填补法-6.5 TS模型填补方法实验 104 .5.1 实验设计 105 .5.2 TS模型与回归模型的填补效果对比 106 .5.3 特征选择对TS模型拟合精度的影响 107 .5.4 特征选择对TS模型填补精度的影响 108 基于TS建模的非线性回归填补法-6.6 本章小结 109 基于TS建模的非线性回归填补法-参考文献 110 TS模型填补方法的优化设计 111 TS模型填补方法的优化设计-7.1 面向类不均衡数据的TS模型优化 112 .1.2 FCM算法存在的问题 113 .1.3 DPC算法 114 .1.4 类不均衡数据的MDF算法 115 .1.5 MDF算法实验 116 .1.1 TS模型中的FCM算法-7.2 基于交替学习策略的TS模型填补方法 117 .2.1 TS结论参数与填补值的交替学习策略 118 .2.2 交替学习策略的迭代收敛性 119 .2.3 交替学习策略下线性回归填补法实验 120 .2.4 交替学习策略下TS模型填补法实验 121 .1.1 TS模型中的FCM算法-7.3 本章小结 121 .1.1 TS模型中的FCM算法-7.3 本章小结 122 .1.1 TS模型中的FCM算法-参考文献 122 .1.1 TS模型中的FCM算法-参考文献 123 基于缺失值填补的中国贫困家庭特征分析 123 基于缺失值填补的中国贫困家庭特征分析 124 基于缺失值填补的中国贫困家庭特征分析-8.1 精准扶贫过程中的数据缺失问题 124 基于缺失值填补的中国贫困家庭特征分析-8.1 精准扶贫过程中的数据缺失问题 125 .1.2 中国家庭追踪调查中的数据缺失问题 125 .1.2 中国家庭追踪调查中的数据缺失问题 126 .1.1 我国贫困问题研究-8.2 CFPS数据集缺失值填补 126 .1.1 我国贫困问题研究-8.2 CFPS数据集缺失值填补 127 .2.1 基于去跟踪自编码器的动态缺失值填补 127 .2.1 基于去跟踪自编码器的动态缺失值填补 128 .2.2 缺失值填补精度 128 .2.2 缺失值填补精度 129 .1.1 我国贫困问题研究-8.3 贫困家庭识别 129 .1.1 我国贫困问题研究-8.3 贫困家庭识别 130 .3.1 多维贫困测度 130 .3.1 多维贫困测度 131 .3.2 贫困的维度指标及临界剥夺值 131 .3.2 贫困的维度指标及临界剥夺值 132 .3.3 基于层次分析法的多维贫困指标权重计算 132 .3.3 基于层次分析法的多维贫困指标权重计算 133 .3.4 CFPS2016数据集的多维贫困家庭识别 133 .3.4 CFPS2016数据集的多维贫困家庭识别 134 .1.1 我国贫困问题研究-8.4 基于聚类算法的贫困家庭类别划分 134 .1.1 我国贫困问题研究-8.4 基于聚类算法的贫困家庭类别划分 135 .4.1 层次聚类算法 135 .4.1 层次聚类算法 136 .4.2 贫困家庭聚类 136 .4.2 贫困家庭聚类 137 .1.1 我国贫困问题研究-8.5 贫困家庭典型特征分析 137 .1.1 我国贫困问题研究-8.5 贫困家庭典型特征分析 138 .5.1 多重聚类特征选择算法 138 .5.1 多重聚类特征选择算法 139 .5.2 贫困家庭典型特征选择 139 .5.2 贫困家庭典型特征选择 140 .1.1 我国贫困问题研究-8.6 本章小结 140 .1.1 我国贫困问题研究-8.6 本章小结 141 .1.1 我国贫困问题研究-参考文献 141 .1.1 我国贫困问题研究-参考文献

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