计算统计:特征选择，正则化和收缩与MATLAB
理查德·威利，数学工厂
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生成准确的预测模型。在本次网络研讨会结束时，您将了解：
- 当使用线性回归对此类数据集建模时可能发生的问题
- 如何使用顺序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
- 与序列特征选择相比，建议正则化和收缩方法的数据集的特征
主持人:
Richard Willey是一名产品营销经理，专注于MATLAB和用于数据分析、统计和曲线拟合的附加产品。s manbetx 845在2007年加入MathWorks之前，Richard曾在风河系统和赛门铁克工作。理查德拥有麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)的工程和管理双学位，以及印第安纳大学(Indiana University)的经济学硕士学位。
我们将在本次网络研讨会上展示的演示和MATLAB代码是受到Robert Tibshirani的以下论文的启发:
http://www-stat.stanford.edu/~tibs/lasso/lasso.pdf
特别是从279页开始的“模拟”部分。)
相关视频和网络研讨会
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