基于自适应弹性网对强相关数据的群组变量选择的研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 变量选择方法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 预备知识 | 第17-24页 |
| 2.1 线性模型 | 第17-18页 |
| 2.2 变量选择方法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 Lasso惩罚 | 第18-19页 |
| 2.2.2 Elastic net惩罚 | 第19-22页 |
| 2.2.3 PLS回归方法 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 改进权值的自适应弹性网方法 | 第24-33页 |
| 3.1 改进的自适应弹性网的定义 | 第24-25页 |
| 3.2 改进的自适应弹性网的群组效应 | 第25-26页 |
| 3.3 算法实现与参数选取 | 第26-27页 |
| 3.4 模拟实验 | 第27-31页 |
| 3.5 数值实例 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 一种改进的强相关数据的变量选择方法 | 第33-40页 |
| 4.1 改进的强相关数据的变量选择方法 | 第33-34页 |
| 4.2 模拟实验 | 第34-36页 |
| 4.3 数值实例 | 第36-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 总结 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第44-45页 |
