简介
本书内容是在充分利用偏最小二乘原理优势的基础上,重点研究改进与优化偏最小二乘的不足方面,使其更好地适应中医药数据分析。主要内容包括分别引入非径向数据包络分析和降噪稀疏自编码器优化偏最小二乘的噪声处理,使其处理缺失值和噪声更有效;分别引入特征相关、L1正则项和灰色关联优化偏最小二乘的特征提取,实现有效降维和提取特征子集;分别融合受限玻尔兹曼机、稀疏自编码器、深度置信网络提取非线性成分,优化偏最小二乘线性提取;采用模型树、随机森林和softmax实现偏最小二乘非线性回归,使非线性领域模型构建更有效。
编辑推荐
本书作者针对多成分、多靶点、多药效指标以及非线性等特点的中医药数据专门建立偏最小二乘法改良方法。作者从数据预处理、特征选择、非线性特征提取和非线性回归研究四个方面,系统阐述了优化模型的建模原理及系统操作方法,在解决中医药数据分析中的实际问题方面有很重要的参考意义。 全书框架合理,科学性、学术性强,内容阐述系统详实,结合实际数据集验证分析方法的优势,科学严谨,能使读者全面、系统地掌握偏最小二乘的优化方法在中医药数据分析方面的应用。全书内容丰富,文笔流畅,是医药数理统计方面的专业学术论著,具有很好的社会效益。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2021-08-01
- 更新: 2023-06-21
- 书号:9787302568544
- 中图:R2-32
- 学科:医学中医学