MAIC公司 swMATH ID: 19964 软件作者： Keiji Kimura，Hayato Waki先生 描述： 混合整数非线性程序线性回归分析中Akaike信息准则的最小化。Akaike的信息准则（AIC）是对给定数据集的统计模型质量的衡量。我们可以通过最小化AIC来确定特定数据集的最佳统计模型。由于我们需要通过AIC最小化来对模型的许多候选项进行指数评估，因此最小化是不合理的。相反，逐步方法是局部搜索算法，通常用于寻找更好的统计模型，尽管它可能不是最好的。我们针对Miyashiro和Takano（2015）提出的AIC最小化混合整数非线性规划公式，提出了一种分枝定界搜索算法。更具体地说，我们提出了寻找上界和下界的方法，以及这种最小化的分支规则。然后，我们将它们与SCIP相结合，SCIP是一个数学优化软件和分支定界框架。我们表明，所提出的方法可以为UCI机器学习库中的中小型基准数据集提供基于AIC的最佳统计模型。此外，我们还表明，该方法可以为大型基准数据集找到高质量的解决方案。 主页： https://github.com/k-kimura1224/MAIC 源代码： https://github.com/k-kimura1224/MAIC 相关软件： UCI-毫升;对;CPLEX公司;副SCIP;科幻小说;LAPACK公司;米诺塔;L0学习;古罗比;无人值守地面;十亿卢比;扩展的MIQCP;LZeroSpike推断;稀疏的;ElemStatLearn（电子状态学习）;电影;QP单工;邦明;alr3;格尔姆奈特 引用于： 7文件 全部的 前5名16位作者引用 2 安德烈斯·戈麦斯 2 木村，Keiji 2 宫城、琉璃 2 高野裕一 2 Hayato Waki先生 1 阿尔珀·阿塔姆蒂尔克 1 莱昂纳多·迪·甘吉 1 韩绍宁 1 Ken-ichiro小林 1 马蒂奥·拉普奇 1 松井富美 1 Kazuhide Nakata 1 奥列格·亚历山大·普罗科皮耶夫 1 法比奥·肖恩 1 阿莱西奥·索蒂诺 1 柳田田村 全部的 前5名6篇连载文章中引用 1 全球优化杂志 1 计算优化与应用 1 顶部 1 信息计算杂志 1 优化方法和软件 1 机器学习研究杂志（JMLR） 在3个字段中引用 6 运筹学、数学规划（90-XX） 5 统计学（62-XX） 2 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文