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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
曾津 周建军
变量选择是统计学知识结构中不可或缺的一部分。本文归纳梳理了近二十年多来的变量选择方法,着重介绍了处理高维数据以及超高维数据的变量选择方法。最后我们通过一个实例比较了不同变量选择方法的差异性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
曾津 周建军
变量选择是统计学知识结构中不可或缺的一部分。本文归纳梳理了近二十年多来的变量选择方法,着重介绍了处理高维数据以及超高维数据的变量选择方法。最后我们通过一个实例比较了不同变量选择方法的差异性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋瑞琪 朱永忠 王新军
如何在高维数据空间中筛选有用变量,提取有用的信息,是大数据时代研究的热点之一。文章将变量选择的方法应用于高维数据,通过模拟仿真,引进敏感性与特异性,分析比较岭回归、Lasso、自适应Lasso以及Elastic Net回归等方法的适用领域,并指出变量选择方法的应用前景。
关键词：
大数据 系数压缩法 变量选择 高维数据
[期刊] 统计与决策
[作者]
白玥 田茂再
变量选择一直是建立回归模型中的一个重要问题。文章基于线性模型对lasso、adaptive-lasso、SCAD、elastic net、group lasso和group SCAD等方法进行了较为系统的比较分析,通过进行无分组变量和有分组变量的模拟实验,比较了几种方法之间的优缺点和相关联系。分析了在不同自变量相关系数以及在不同误差项方差的情况下,各种方法的模型误差的变化趋势以及相互之间的差异比较。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨峰 李月华
文章按照高维信息的维数与可视化空间维数对应关系来分类高维信息可视化技术,对现有的高维信息可视化技术方法进行了总结归类,并对如何应用进行了展望。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
邓巍 丁为民 何雄奎
综述了变量喷施技术的研究背景和研究现状,表明,必须继续深入研究变量喷施技术及其雾化特性,以提高农药利用效力、减小环境污染。概括并提出了一套适用性较广的研究变量喷雾雾化特性的研究思路和评价方法,即在建立变量喷雾控制装置后,先设计确定标准工况和随流量变化的各测量工况,在各工况下测量喷雾流量、雾量分布、喷雾角、雾滴粒径和雾滴速度,用统计方法拟合各雾化特性参数随流量的变化规律,从流量调节范围、雾量分布、喷雾角、雾滴粒径、雾滴速度、喷雾比能和喷雾动能中值直径等方面综合评价此种变量喷雾装置的喷雾特征和适用场合。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄河 潘莹丽
在生物医学、临床试验和流行病学等领域的研究中，由于获得生存数据的试验设计、观测时间的局限，以及观测对象在进入或退出试验时的个体差异等方面的原因，与所关注事件的发生时间相关的数据经常存在右删失。基于右删失生存数据解析协变量和生存时间的关系时，应用最为广泛的统计模型是Cox模型。随着科学技术的进步，数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，数据的维度通常可以达到成百上千维，甚至更高。文章提出一种Cox模型中基于Model-X Knockoffs的高维控制变量选择方法。首先基于Knockoffs框架建立一个Knockoffs变量，并基于原始协变量和其相应的Knockoffs变量构造一个正则化的目标函数，然后通过求解目标函数的最优解构造一个统计量和基于数据的阈值，最后进行变量选择。模拟分析和实证研究结果表明：所提方法可以在变量选择的同时提供可靠的FDR控制，优于传统的LASSO方法。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
熊亦民 郑智 张伟平
近几年提出的Extremile回归不仅保留了分位数回归通过设定不同的分位点全面掌握数据信息的优点，而且与分位数回归中和Expectile回归相比也有其独特的优势，特别是在风险保护上的优秀表现。本文提出了一种带惩罚的线性Extremile回归模型用以解决高维数据下的变量选择问题，其中惩罚函数是由和惩罚函数组合得到的类弹性网（QEN）惩罚函数，同时给出了解决相关优化问题的EM算法，以及在较为宽松条件下即能成立相关理论性质。在数值模拟中，我们通过与L_0，L_1，L_2和弹性网惩罚函数的比较，展示了类弹性网惩罚函数。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
冷薇 李俊鹏 张崇岐
变量选择是统计建模中重要的问题。当试验数据维数很高时,传统变量选择方法的应用受到了很多制约。本文以高维混料试验为基础,比较了AIC准则和LASSO在变量选择问题上的优良性。通过实例验证,LASSO可以快速且准确地对高维混料模型中的变量进行筛选,从而得出最优模型,达到降低成本、提高利益的目的。
关键词：
高维混料模型 变量选择 LASSO
[期刊] 图书情报工作
[作者]
钱晓东
对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类,主要包括相似函数、关联规则分类算法、K近邻分类算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法和基于模糊逻辑、遗传算法、粗糙集和神经网络的分类算法。通过论述以上算法优缺点和应用范围,研究者对已有算法的改进有所了解,以便在应用中选择相应的分类算法。
关键词：
数据挖掘 分类 软计算
[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄莺
在元数据质量研究成果的基础上总结出元数据质量的涵义,并以此涵义为基础,归纳元数据评估的4个主要维度:完整性、准确性、一致性、期望满足程度。在对比元数据质量评估方式的基础上得出自动化评估是质量管理的必要举措。为实现自动评估,将信息熵、信息检索中向量空间模型、逆文献频率加权法等理论应用到4个主要维度的量化中,提出具体的定量评估计算公式;最后介绍其他常见评估维度的定量评估思路和自动化定量评估方面需要进一步深入的研究工作。
关键词：
元数据 质量评估 定量评估
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈伟 刘思峰 Robin Qiu
对用于面向数据的计算机审计的数据处理方法进行了综述。首先阐述了审计数据处理在面向数据的计算机审计中的重要性,然后分析了目前常用的审计数据处理方法以及其在审计软件中的应用情况。最后,结合信息技术的发展现状,分析了目前正在探索的审计数据处理方法,并指出了审计数据处理方法研究的发展趋势。
关键词：
计算机辅助审计 数据处理 审计方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋捷
不平衡数据的分类问题一直都是分类中面临的问题。几乎所有的分类方法直接运用到不平衡数据上都会带来比较大的少数类数据的错判率。为了解决这一问题学者们提出了很多方法,文章就一些主要分类方法和评价标准作一个综述,为这一问题的解决提供一些参考。
关键词：
不平衡数据 分类 综述
[期刊] 图书情报工作
[作者]
沈志宏 黎建辉 张晓林
以关联数据互联技术为研究对象,分别从应用实例、方法和算法、框架三个方面阐述其研究现状。指出关联数据的互联技术还需要进一步的深入,主要包括:关联数据互联应用领域需要进一步拓展,关联算法需要考虑来自大关联数据的需求,关联发现框架需要面向任务支持更丰富的任务类型,并提供流水线机制和全局的规划以及流程控制能力。
关键词：
关联数据 互联 关联发现框架
[期刊] 地理科学进展
[作者]
黄华兵 王先伟 柳林
建成环境的高空间异质性与致灾过程的复杂性给城市暴雨内涝研究带来巨大的挑战,具体表现为模型代表性不够、计算效率低、基础数据和验证数据匮乏。以机器学习为代表的人工智能技术、高分遥感和互联网大数据的快速发展则为城市暴雨内涝研究提供了新的契机。论文结合人工智能、高分遥感和互联网大数据等新技术发展,从特征、机理、数据与方法4个维度对暴雨内涝的研究现状和发展趋势进行了系统总结,主要结论包括:(1)暴雨内涝具有短历时性、空间散布性、连锁性和突变性,其热点呈现空间上的动态迁移特征。(2)降雨时空特征和城市化程度决定暴雨内涝灾害的量级,地形条件尤其是微地形则决定发生位置和内涝频率。地形控制作用指数(topographic control index, TCI)对暴雨内涝发生位置具有良好的指示能力。(3)排水管网、高精度地形和不透水面分布是暴雨内涝模拟的关键基础数据;降雨过程的高时空变异性是暴雨内涝近实时预报预警的主要瓶颈,需要充分利用天气雷达观测提高其精准度;互联网众包大数据是获取高空间覆盖度暴雨内涝灾情信息的新途径,但也面临不同类型信息融合、提炼和质量控制的挑战。(4)结合水动力模拟与机器学习可建立兼具物理基础和计算效率的暴雨内涝模拟方法,是实现近实时模拟与快速预报预警的有效途径。
关键词：
暴雨内涝 人工智能 大数据 遥感
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