QUIC：稀疏逆协方差估计的二次逼近
Cho-Jui Hsieh、Mátyás A.Sustik、Inderjit s.Dhillon、Pradeep Ravikumar; 15(83):2911−2947, 2014.
摘要
研究表明，$\ell_1$-正则化高斯最大似然估计量（MLE）在从非常有限的样本中恢复稀疏的逆协方差矩阵或高斯马尔可夫随机场的基础图结构方面具有很强的统计保证。我们提出了一种新的算法来解决由此产生的优化问题，这是一个正则化的对数决定程序。与大多数使用一阶梯度信息的最新最先进方法相比，我们的算法基于牛顿方法并采用二次近似，但进行了一些修改，利用了稀疏高斯MLE问题的结构。我们证明了我们的方法是超线性收敛的，并使用合成和实际应用数据给出了实验结果，证明了与以前的方法相比，我们的方法在性能上有了显著的改进。
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