第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要内容
第二章 基本理论与方法
2.1 Split-and-conquer方法
2.2 AUC评价标准
2.3 随机森林
2.4 神经网络
2.5 支持向量机
2.6 Fisher检验与?2检验
2.7 本章小结
第三章 线性选择方法与模型验证
3.1 Lasso方法
3.2 Adaptive Lasso方法
3.3 Elastic Net方法
3.4 SCAD方法
3.5 改进的线性选择方法
3.6线性选择方法实例验证
3.7 手机用户换机行为预测实验
3.8 本章小结
第四章 非线性选择方法与模型验证
4.1 GAM可加模型
4.2 非参数可加模型
4.3 改进的非线性选择方法
4.4 数据模拟
4.5 实例验证
4.6 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
研究成果
致谢
个人简况及联系方式
声明
附录
山西大学;
