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股票预测研究一直是困扰投资者的难题。以往,投资者采用传统分析方法如K线图、十字线等方法来预测股票走势,但随着科技的进步和经......
研究背景:肺腺癌（Lungadenocarcinoma,LUAD）是肺癌最常见的病理亚型,属于非小细胞肺癌的一种类型,其多数起源于支气管黏膜上皮,多数......
近年来,温室气体排放引发的全球变暖导致高温、暴雨等极端天气问题,威胁了世界的可持续发展,对此,中国提出了“双碳”目标。而作为......
目的 探讨轻度认知障碍（mild cognitive impairment, MCI）患者逆转为认知正常（normal cognition, NC）的相关因素并建立预测模型。方法 ......
高通量测序技术的快速发展使得生物医学大数据呈指数级产生,这为数据驱动的癌症预后标志物识别和预后模型研究奠定了坚实基础,儿童......
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本文从研究背景和研究意义出发,分析了近两年原油价格的走势情况,通过探究原油价格机制的形成、原油价格波动因素探究以及国际原油......
学位
正则化方法是机器学习中常用的一种变量选择方法,适用于稀疏性的回归问题.当样本量巨大或者海量的数据存储在不同的机器上时,分布......
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世界经济格局变化引致金融环境不稳定的背景下,银行业作为金融行业的核心组成部分,在保证国民经济的运行畅通方面扮演着举足轻重的......
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模型选择性推断是近年来研究的热点问题之一,数据引领模型成为了新的发展热潮.许多学者为解决医学、金融等多个领域的实际问题提供......
Lasso是机器学习中比较常用的一种变量选择方法,适用于具有稀疏性的回归问题.当样本量巨大或者海量的数据存储在不同的机器上时,分......
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伦敦金属交易所是世界首要的有色金属交易市场,而伦敦铜又主导着铜的定价权,伦铜期价对铜的生产与销售有着举足轻重的影响.本文采......
为解决早期乳腺癌筛查中医师进行影像阅片的高强度性和容易存在误诊漏诊的问题，本文针对乳腺钼靶钙化图像的良恶性诊断提出一种基于......
2020年后我国扶贫工作重点将转向解决相对贫困问题,然而解决相对贫困的前提和基础是识别相对贫困.由于相对贫困数据具有“高噪性、......
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近几年来,随着我国政府对个体工商户发展的支持,个体工商户已逐渐成为我国民营经济的重要组成部分,同时其融资需求也进一步扩大,银......
文章采用高维数据变量筛选的方法对衡量员工离职的诸多因素进行统计分析,并对员工离职情况进行了预测.分别使用了由文献[1]提出的M......
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大数据背景下,基于罚函数的正则化方法是高维数据变量选择的重要方法.Lasso估计是常用的变量选择方法,而Lasso正则化参数的取值直......
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基于目前肿瘤基因表达谱数据在医学相关结合行业的广泛普及,运用特征选择算法对其处理成了如今大量学者们的重点研究方向.基于此,......
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基于结构风险最小化原则,提出了可以实现高维数据降维的线性EIV模型参数的LASSO估计(LE)方法,并给出了其数值解的迭代算法.为说明L......
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Lasso方法是变量选择领域的一类重要方法,它具有计算上的简便性.SCAD和MCP在一定程度上降低了Lasso估计的偏差.本文在对影响我国各......
目的 利用套索回归(LASSO)交叉验证法筛选结直肠息肉的独立危险因素建立预测模型,并验证该模型对结直肠息肉的预测价值.方法 收集2......
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