Bayesian Variable Selection for High Dimensional Data Analysis: methods and Applications - Yang Aijun
-25% su kodu BOOKS
Pristatymas per 12-18 d.d.
30 dienų grąžinimo politika
In the practice of statistical modeling, it is often desirable to have an accurate predictive model. Modern data sets usually have a large number of predictors.Hence parsimony is especially an important issue. Best-subset selection is a conventional method of variable selection. Due to the large number of variables with relatively small sample size and severe collinearity among the variables, standard stati ... Visas aprašymas
Jums taip pat gali patikti
TOP
Six Not-so-easy Pieces: Einstein's Relativity, Symmetry, and Space-Time
Richard P. Feynman, Robert B. Leighton, Matthew Sands
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Six Easy Pieces: Essentials of Physics Explained by Its Most Brilliant Teacher
Richard P. Feynman, Robert B. Leighton, Matthew Sands
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Behave: The Biology of Humans at Our Best and Worst
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Why Machines Learn: The Elegant Maths Behind Modern AI
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Age of Alchemy: How Early Innovators Shaped Modern Chemistry
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Secrets of our DNA: How Genetics has Changed the World
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Why We Sleep: Unlocking the Power of Sleep and Dreams
-25% su kodu BOOKS
Yra sandėlyje
TOP
Factfulness: Ten Reasons We're Wrong About the World--and Why Things Are Better Than You Think
Ola Rosling, Anna Rosling Rönnlund, Hans Rosling
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Astrophysics for People in a Hurry: Essays on the Universe and Our Place Within It
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Rise and Fall of the Dinosaurs: A New History of a Lost World
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Rise and Reign of the Mammals: A New History, from the Shadow of the Dinosaurs to Us
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Determined: The Science of Life Without Free Will
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Learn Faster, Perform Better: A Musician's Guide to the Neuroscience of Practicing
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Beyond Inheritance: Our Ever-Mutating Cells and a New Understanding of Health
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
On the Origin of Species
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Feynman Lectures on Physics. The New Millennium Edition
Matthew Sands, Robert Leighton, Richard Feynman
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
How to Solve it: A New Aspect of Mathematical Method
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Thing Explainer: Complicated Stuff in Simple Words
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Introduction to Quantum Mechanics
Darrell F. Schroeter, David J. Griffiths
-25% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
Aprašymas
In the practice of statistical modeling, it is often desirable to have an accurate predictive model. Modern data sets usually have a large number of predictors.Hence parsimony is especially an important issue. Best-subset selection is a conventional method of variable selection. Due to the large number of variables with relatively small sample size and severe collinearity among the variables, standard statistical methods for selecting relevant variables often face difficulties. Bayesian stochastic search variable selection has gained much empirical success in a variety of applications. This book, therefore, proposes a modified Bayesian stochastic variable selection approach for variable selection and two/multi-class classification based on a (multinomial) probit regression model.We demonstrate the performance of the approach via many real data. The results show that our approach selects smaller numbers of relevant variables and obtains competitive classification accuracy based on obtained results.
Daugiau informacijos
| Autorius | Yang Aijun |
|---|---|
| Leidėjas | LAP LAMBERT Academic Publishing |
| Išleidimo metai | 2011 |
| Viršelio tipas | Minkšti viršeliai |
| EAN | 9783846505717 |