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赖晓晨 张立勇 刘辉 吴霞

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这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著,与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比,效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果,创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。全书共8章,可分为4个部分。第一部分(第1~3章):首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等基础知识,随后详细阐述目前基于统计学、机器学习的缺失值填补理论与
人工智能16.6万字