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swMATH ID: 11201
软件作者: 梅耶,卢卡斯;Sara van de Geer;彼得·伯尔曼;曼纽尔·尤格斯特(Manuel Eugster)。。。
描述: R包hgam:高维加法建模。我们针对高维广义可加模型提出了一种新的稀疏光滑惩罚。稀疏性和平滑性的结合对于数学理论以及有限样本数据的性能至关重要。我们提出了一种计算效率高的算法,具有可证明的数值收敛性,用于优化惩罚似然。此外,对于高维稀疏可加模型,我们提供了一些预言结果,这些结果给出了我们的估计量的渐近最优性。最后,我们的稀疏平滑惩罚方法的自适应版本产生了巨大的额外性能增益。
主页: http://cran.r-project.org/web/packages/hgam/index.html
源代码:  https://github.com/cran/hgam
依赖项: R(右)
关键词: 群套索型号选择非参数回归oracle不等式惩罚可能性稀疏
相关软件: 半标准杆R(右)全球供应链加迈尔格尔姆奈特ElemStatLearn(电子状态学习)fda(右)钉子标签GAM姆博斯特贝叶斯XUCI-毫升超级学习者COBRA公司PDCO公司贝叶斯树玻璃制品Matlab公司mgcv公司超样条线R2BayesX(贝叶斯)
引用于: 73文件
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142位作者引用

10 连、恒
6 范德格尔,萨拉·安娜
4 彼得·伯尔曼
4 梁华
皮埃尔·阿尔基耶
黄、健
2 安德烈亚斯·克里斯特曼
2 路德维希·法赫梅尔
2 冯、杨
2 本杰明·盖吉
2 穆罕默德·希比里
2 胡玉奥
2 托马斯·奈布
2 赖鹏
2 吕少高
2 彼得·拉德琴科
2 菲利普·吕蒂曼
2 费边·舍伊普
2 铃木、太极
2 亚历山大·齐巴科夫。
2 菲利普·维尤
2 马丁·温赖特。
2 王丽春
2 于斌
2 张存辉
2 朱丽星
1 费利克斯·P·阿布拉莫维奇。
1 翁贝托·阿马托
1 安妮斯蒂斯·安东尼亚迪斯
1 维拉巴德兰·巴拉丹达尤塔帕尼
1 Barbu,阿德里安
1 Gérard比奥
1 帕特里克·布莱尼
1 布尼亚,佛罗伦萨
1 雷蒙德·詹姆斯·卡罗尔
1 沃尔坎·塞弗尔
1 陈欣
1 程广
1 崔霞
1 维罗妮卡,Czellar
1 Arnak S.达拉利安。
1 意大利德菲斯
1 杜、庞
1 尼古拉斯·杜兰德
1 简·欧内斯特
1 范建清
1 范英英
1 弗雷德里克·费拉蒂
1 奥雷利·菲舍尔
1 大卫·金斯堡
1 阿尔多·戈亚
1 瓦迪姆·格林斯坦
1 罗伯特·哈布尔
1 何欣
1 何勇
1 乔尔·劳伦斯·霍洛维茨
1 黄新诚
1 黄振生
1 西尔维·休特
1 尤里·英格斯特
1 James,Gareth M。
1 姜淑萍
1 莫里茨·吉拉克
1 奥尔加·科洛普
1 弗拉基米尔·伊奇·科尔钦斯基
1 马吕斯·奎莫
1 Randy C.S.Lai。
1 Thomas C.M.李。
1 李高荣
1 李嘉良
1 李建波
1 李平
1 李润泽
1 林冰清
1 林华珍
1 刘景元
1 刘志
1 卡里姆·路尼西
1 马、双葛
1 马淑杰
1 阿纳布·库马尔·梅蒂
1 詹姆斯·D·马利。
1 詹姆斯·斯蒂芬Marron
1 卢卡斯·迈耶
1 马吉德·莫吉尔斯海巴尼
1 康塔·奈托
1 萨汉德·N·内加班。
1 倪,肖
1 倪,杨
1 庞、珍
1 彭亨
1 玛丽安娜·彭斯基
1 乔纳斯·彼得斯
1 马西米利亚诺·蓬蒂尔
1 加维什·拉斯库蒂
1 拉维库马尔,普拉迪普
1 蒂莫西·里斯
1 Elvezio M.Ronchetti。
1 奥利维尔·鲁斯坦特
1 二湾蝎子
…还有42位作者

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