麻雀

R包SparseNet:协调下降和非凸性惩罚。我们讨论线性模型中的稀疏选择问题。为此,文献中提出了许多非凸罚函数,以及各种凸松弛算法来寻找好的解。提出了一种求解优化问题的坐标下降法,并研究了其收敛性。我们描述了适用于这种方法的惩罚的性质,研究了它们对应的阈值函数,并描述了一个有助于我们的路径算法的df标准化重参数化。MC+惩罚非常适合于这项任务,我们用它来演示我们算法的性能。与本文有关的某些技术推导和实验包含在补充材料部分。


zbMATH中的参考文献(参考 76篇文章 引用,1标准件)

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  1. Buccini,Alessandro;De la Cruz Cabrera,Omar;Donatelli,Marco;Martinelli,Andrea;Reichel,Lothar:具有非凸损失和惩罚的大规模回归(2020年)
  2. Carlsson,Marcus;Gerosa,Daniele;Olsson,Carl:压缩感知的无偏方法(2020)
  3. Mazumder,Rahul;Saldana,Diego;Weng,Haolei:非凸正则化的矩阵完备化:谱算子和可伸缩算法(2020)
  4. Mazumder,Rahul;Weng,Haolei:计算秩正则化估计量和同族的自由度(2020)
  5. Takada,Masaaki;Suzuki,太极;Fujisawa,Hironori:广义线性模型的独立可解释套索(2020)
  6. 谢东秀;沃尔德曼,雨果J.;徐安宝:用于压缩感知和矩阵完成的参数化准软阈值算子(2020)
  7. 高维正则化方法(Xiangjie,Xiao Jingi,2020)
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  9. Bhadra,Anindya;Datta,Jyotishka;Li,Yunfan;Polson,Nicholas G.;Willard,Brandon:马蹄形回归的预测风险(2019年)
  10. Bhadra,Anindya;Datta,Jyotishka;Polson,Nicholas G.;Willard,Brandon:《套索与马蹄铁:一项调查》(2019年)
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  12. Lee,Seokho;Kim,Seonhwa:稀疏回归中的边缘化套索(2019)
  13. 麦,西蒙;吴,C.F.杰夫:\ textsfcmenet:一种新的条件主效应二级变量选择方法(2019)
  14. 马荣荣;苗建宇;牛凌峰;张鹏:变换(\ell iu 1)学习稀疏深层神经网络的正则化(2019)
  15. Meulman,Jacqueline J.;van der Kooij,Anita J.;Duisters,Kevin L.W.:ROS回归:将正则化与最优标度回归相结合(2019)
  16. Moran,Gemma E.;Ročková,Veronika;George,Edward I.:高维贝叶斯变量选择的方差先验形式(2019)
  17. Piotr Pokarowski,Wojciech Rejchel,Agnieska Soltys,Michal Frej,Jan Mielniczuk:改进模型选择和预测的套索(2019年)阿尔十四
  18. 石跃勇;徐德义;曹永秀;焦玉玲:基于广义SELO惩罚Cox回归模型的变量选择(2019)
  19. Umezu,Yuta;清水,Yusuke;Masuda,Hiroki;Ninomiya,Yoshiyuki:非凹面惩罚似然法的AIC(2019年)
  20. Adachi,Kohei;Trendafilov,Nickolay T.:聚类变量的稀疏因子分析:矩阵分解法(2018)