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计算统计:特征选择,正则化,收缩与MATLAB
在本次网络研讨会中,您将学习如何使用统计和机器学习工具箱从包含大量相关变量的数据集中生成准确的预测模型。在研讨会结束时,您将了解:
- 当使用线性回归对这些数据集建模时可能会出现的问题
- 如何使用序列特征选择和交叉验证来解决这些问题
- 基于正则化和收缩的替代技术包括套索、脊回归和弹性网
- 数据集的特征表明正则化和收缩方法相对于顺序特征选择
主讲人简介:
Richard Willey是一名产品营销经理,专注于MATLAB和数据分析、统计和曲线拟合的附加产品。s manbetx 845在2007年加入MathWorks之前,Richard曾在风河系统公司和赛门铁克公司工作。Richard拥有麻省理工学院工程和管理双硕士学位,以及印第安纳大学经济学硕士学位。
录制日期:2011年10月13日
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