天秤座

高维统计中线性化Bregman算法的Libra:R包教程。R包,Libra,代表高维统计学中线性化的BRegman Al-gorithm。线性化Bregman算法是生成模型估计稀疏正则化路径的一种简单迭代过程,在图像恢复应用数学中有着广泛的应用,特别适合于大规模问题的并行实现。这种稀疏模型沿空间的稀疏性演化,称之为沿空间稀疏模型的逆下降算法。在稀疏线性回归中,具有早期停止正则化的动力学可以证明在与LASSO几乎相同的条件下满足无偏Oracle估计,而LASSO有偏。尽管这些动态算法得到了成功的应用,但它们的统计一致性理论在很大程度上仍然是开放的,除了线性回归的一些最新进展。在本教程中,将讨论统计中几种广泛使用的稀疏模型的算法实现,包括线性回归、逻辑回归和几种图形模型(高斯、伊辛和波茨)。除了模拟例子外,还展示了各种应用案例,包括糖尿病的真实世界数据集、cops获奖者的出版物以及两部中国经典小说《西游记》和《红楼梦》的社交网络。

此软件的关键字

这里的任何内容都将在支持canvas元素的浏览器上被替换