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商品簡介
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隨著現代科技的高速發展，海量數據隨處可見，特別是生物工程、航空航天、人工智能以及電子商務等方面。海量數據的特點是維數較大，數據的維數以樣本的指數階增加即所謂的超高維數據。本書研究內容包括：(1)對於超高維數據分位數回歸變係數模型，利用樣條近似方法提出了排列邊際回歸係數的變量篩選方法；(2)使用經驗似然方法研究了可加模型的變量篩選問題；(3)利用核回歸方法估計條件期望損失研究了非參回歸模型的變量篩選問題，提出一般模型的變量選擇方法；(4)在廣義線性模型框架下，探討了順序Lasso變量選擇問題，提出了順序Lasso迭代選擇方法；(5)對於超高維數據， 首次研究了GINI相關係數變量選擇問題，所提到方法不受異常值點的影響，具有很好的穩健性，為超高維數據提供了一個簡單、穩健和有效的變量選擇方法。
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