Book Description: Swarm Intelligence Methods for Statistical Regression Author: Soumya Mohanty 2018 136 Chapman and Hall/CRC Summary: In today's era of Big Data, statistical analysis faces significant challenges in capturing meaningful patterns in large and complex datasets. Flexible high-dimensional and nonlinear models are required to fit the data, leading to difficult optimization problems that are further exacerbated by the sheer volume of data. Swarm Intelligence Methods for Statistical Regression addresses this challenge by introducing computational swarm intelligence (SI) techniques to overcome the optimization bottleneck in statistical analysis and regression problems. The book begins with an introduction to the fundamentals of SI and its application to statistical regression, providing a comprehensive understanding of the underlying principles. The following chapters delve into various SI methods, including particle swarm optimization (PSO), ant colony optimization (ACO), and bee colony optimization (BCO), each with their unique strengths and limitations. The author explores the use of these methods in addressing different types of regression problems, such as linear regression, logistic regression, and support vector machines (SVM). The book also discusses the integration of SI with traditional machine learning algorithms, demonstrating how hybrid approaches can improve the accuracy and efficiency of statistical analysis.

Swarm Intelligence Methods for Statistical Regression Author: Soumya Mohanty 2018 136 Chapman and Hall/CRC Резюме: В сегодняшнюю эпоху больших данных статистический анализ сталкивается со значительными проблемами при обнаружении значимых закономерностей в больших и сложных наборах данных. Для подгонки данных требуются гибкие высокомерные и нелинейные модели, что приводит к сложным проблемам оптимизации, которые еще больше усугубляются огромным объемом данных. Методы роевого интеллекта для статистической регрессии решают эту проблему, внедряя методы вычислительного роевого интеллекта (SI) для преодоления узкого места оптимизации в статистическом анализе и задачах регрессии. Книга начинается с введения в основы СИ и его применения к статистической регрессии, обеспечивая всестороннее понимание основополагающих принципов. Следующие главы углубляются в различные методы СИ, включая оптимизацию роя частиц (PSO), оптимизацию муравьиной колонии (ACO) и оптимизацию пчелиной колонии (BCO), каждый со своими уникальными сильными сторонами и ограничениями. Автор исследует использование этих методов при решении различных типов задач регрессии, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия и машины опорных векторов (SVM). В книге также обсуждается интеграция СИ с традиционными алгоритмами машинного обучения, демонстрируя, как гибридные подходы могут повысить точность и эффективность статистического анализа.

Swarm Intelligence Methods for Statistical Region Author: Soumya Mohanty 2018 136 Chapman and Hall/CRC Curriculum: In questa era di grandi dati, l'analisi statistica affronta notevoli problemi nel rilevare schemi significativi in set di dati di grandi dimensioni e complessi. L'adattamento dei dati richiede modelli flessibili, arroganti e non lineari, con conseguenti problemi di ottimizzazione complessi che vengono ulteriormente aggravati dall'enorme quantità di dati. I metodi di intelligenza per la regressione statistica risolvono il problema implementando i metodi di intelligenza del raggio computazionale (SI) per superare lo stretto spazio di ottimizzazione nell'analisi statistica e negli obiettivi di regressione. Il libro inizia con l'introduzione alla base del SI e la sua applicazione alla regressione statistica, garantendo una piena comprensione dei principi fondamentali. I seguenti capitoli vengono approfonditi in vari metodi di SI, tra cui l'ottimizzazione della Roe particelle (PSO), l'ottimizzazione della colonia formica (ACO) e l'ottimizzazione della colonia delle api (BCO), ognuno con i suoi punti di forza e i suoi limiti unici. L'autore esamina l'utilizzo di questi metodi in diversi tipi di attività di regressione, quali regressione lineare, regressione logistica e vettori di supporto (SVM). Il libro parla anche dell'integrazione dei SI con i tradizionali algoritmi di apprendimento automatico, dimostrando come gli approcci ibridi possano migliorare l'accuratezza e l'efficacia delle analisi statistiche.

''

Swarm Intelligence Methods for Statistical Regression著者：Soumya Mohanty 2018 136 Chapman and Hall/CRC概要：今日のビッグデータの時代において、統計分析は、大規模で複雑なデータセットにおける意味のあるパターンの検出において重要な課題に直面している。データのフィッティングには柔軟で傲慢な非線形モデルが必要であり、データの膨大さによってさらに悪化する複雑な最適化問題につながります。統計回帰のための群インテリジェンス技術は、統計解析と回帰問題における最適化のボトルネックを克服するための計算群インテリジェンス（SI）技術を実装することによって、この問題を解決します。本書は、SIの基礎とその統計回帰への応用の紹介から始まり、基本原理を包括的に理解する。以下の章では、粒子群最適化（PSO）、アントコロニー最適化（ACO）、ミツバチ群最適化（BCO）など、それぞれ独自の強みと限界を持つさまざまなSI技術について詳しく説明します。著者は、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクタマシン（SVM）など、さまざまな種類の回帰問題を解決するためにこれらの方法を使用することを検討しています。また、従来の機械学習アルゴリズムとのSI統合についても解説し、ハイブリッドアプローチが統計解析の精度と効率をどのように向上させるかを示している。