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魁北克

swMATH ID: 11795
软件作者: 谢卓瑞;萨斯蒂克,M'atay’as A。;Dhillon,Inderjit S。;拉维库马尔,普拉迪普
描述: QUIC:稀疏逆协方差估计的二次近似。这个1-正则高斯最大似然估计量(MLE)已被证明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。
主页: http://cran.r-project.org/web/packages/QUIC/index.html
源代码:  https://github.com/cran/QUIC
依赖项: R(右)
关键词: 图形模型;正规化;优化;高斯马尔可夫随机场
相关软件: 玻璃制品;巨大的;R(右);传奇;FASTCLIME公司;GMRF库;利比亚支持向量机;FRK公司;LIBLINEAR银行;记录仪;bnstruct结构;bn学习;L-BFGS公司;FPC_AS公司;亚当;阿达格拉德;TFOCS公司;SDPT3系统;spcov公司;HdBCS公司
引用于: 40文件
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126位作者引用

3 泰伦斯·J·塞诺夫斯基(Terrence J.Sejnowski)。
2 现金,悉尼S。
2 达斯,阿努普
2 Claudia S.M.Lainscsek。
2 Toh,Kim Chuan
1 梅利赫·阿拉兹
1 哈伊姆·艾夫伦
1 Necdet Serhat艾巴特
1 马克西姆·巴热诺夫
1 斯蒂芬·贝克尔。
1 迪米特里斯·约翰·伯西马斯
1 卞凤淼
1 马蒂亚斯·博尔霍夫
1 莱昂·博图
1 克里斯托斯·布特西迪斯
1 卡西姆·布哈里
1 蔡天文
1 陈洛南
1 陈玉诗
1 Choi,Young-Geun先生
1 Frank E.柯蒂斯。
1 贾斯汀·道威尔斯
1 萨姆·达文卢·塔伊巴赫什
1 恩里克·德尔·卡斯蒂略
1 Sameer K.Deshpande。
1 艾米莉·德维杰弗
1 迪尔隆(Dhillon,Inderjit S.)。
1 约翰·多伊尔(John C.Doyle)。
1 Drineas,Petros公司
1 雅利安Eftekhari
1 福田、三菱
1 梅利娜·加洛平
1 马克·根顿(Marc G.Genton)。
1 爱德华一世乔治。
1 阿穆尔州Ghose
1 埃里克·哈尔格伦
1 汉·因苏
1 谢卓瑞
1 胡,顾玉
1 维安·胡恩·图恩
1 普里扬克·贾尼
1 姜斌燕
1 普拉巴詹·坎巴杜尔
1 戴维·埃利奥特·凯斯
1 金善英
1 威廉·克莱伯
1 尤金妮亚·玛丽亚·科托普鲁
1 克里希南(Giri P.Krishnan)。
1 Mitchell L.克罗克。
1 丹尼尔·库恩
1 Jourdain B.Lamperski。
1 Lee,Seunghwan李承焕
1 伊丽莎维塔·列维纳
1 李天喜
1 李铁军
1 李,珍
1 梁静伟
1 梁玲
1 约翰·林
1 林,老虎·W·。
1 林、乌图
1 亚历山大·利特维年科
1 刘,彼得·小平
1 加博尔·卢戈西
1 德米特里·马利奥托夫。
1 马特·梅尼凯利
1 安德烈·米尔扎雷克
1 佩曼Mohajerin Esfahani
1 亚伦·莫尔斯塔德。
1 Lyle E.Muller。
1 塞缪尔·米勒
1 中关隆树
1 恩西耶·内扎卡蒂
1 豪尔赫·诺塞达尔
1 Oya、Sakae
1 潘志松
1 Seongoh公园
1 让·波菲莱
1 Phan,Dzung T。
1 Eugen Pircalabelu公司
1 Poupart,帕斯卡
1 维尔达·普鲁特索卢
1 钱,程
1 拉维库马尔,普拉迪普
1 任、赵
1 维罗尼卡罗奇科娃
1 亚伦·桑普森。
1 吉多·桑吉内蒂
1 西蒙·谢德格
1 奥拉夫·申克
1 丹尼尔·塞克斯顿
1 晋宇信
1 孙德芬
1 孙伟
1 孙莹
1 马蒂亚斯·萨斯蒂克。
1 加思·塔尔
1 Tran Dinh Quoc公司
1 埃兰·特里斯特
1 雅库布·特鲁斯科夫斯基
…还有26位作者

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