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玻璃制品

swMATH ID: 7432
软件作者: 拉胡尔·马祖姆德(Rahul Mazumder);特雷弗·哈斯蒂;J.Friedman,T。;R.蒂比拉尼
说明: 图形套索:新见解和替代方案。图形套索[5]是一种学习无向高斯图形模型中结构的算法,使用1正则化以控制精度矩阵θ=∑-1中的零点数[2,11]。R包glasso[5]很受欢迎,速度快,可以有效地为不同的调谐参数值构建模型路径。glasso的收敛可能很棘手;收敛的精度矩阵可能不是估计协方差的逆矩阵,有时它在温启动时无法收敛。在本文中,我们解释了这种行为,并提出了一些新的算法,这些算法的性能似乎优于glasso。通过研究“正规方程”,我们发现glasso正在通过块坐标上升来求解图形套索惩罚似然的对偶;一个结果也可以在[2]中找到。在这种对偶中,估计的目标是协方差矩阵∑,而不是精度矩阵θ。我们提出了类似的原始算法p-glasso和dp-glasso,它们也通过块坐标下降操作,其中θ是优化目标。我们研究了所有这些算法,特别是解决其坐标子问题的不同方法。我们得出结论,从几个角度来看,dp-glasso是优越的。
主页: http://cran.r-project.org/web/packages/glasso/index.html
源代码:  https://github.com/cran/glaso
依赖项: R(右)
关键词: 图形套索;稀疏逆协方差选择;精度矩阵;凸分析/优化;正定矩阵;稀疏;半定规划
相关软件: R(右);格尔姆奈特;巨大的;ElemStatLearn(电子状态学习);HdBCS公司;MIM公司;spcov公司;魁北克;TETRAD公司;BDgraph(BDgraph);记录仪;PRMLT公司;项目管理局;UCI-毫升;pcalg公司;KEGG公司;FASTCLIME公司;童子军;fda(右);CRAN(起重机)
引用于: 658文件
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9 彼得·伯尔曼
9 刘,韩
8 范建清
8 范德吉尔,萨拉·安娜
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7 亚当·罗斯曼。
7 阿里·肖杰伊
7 薛、凌州
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6 李乐信
6 刘玉峰
6 Eugen Pircalabelu公司
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6 恩斯特·威特
6 张海
6 郑泽民
5 巴拉丹达尤塔帕尼,韦拉巴哈德兰
5 蔡东东东尼
5 陈丽萍
5 邓新伟
5 郭,肖
5 马、双葛
5 乔治·迈克利迪斯(George C.Michailidis)。
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5 沈晓彤
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5 玛丽娜·范努奇
5 马丁·温赖特。
5 拉里·艾伦·沃瑟曼
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5 邹慧
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4 瓦赫阿瓦吉安
4 Sayantan Banerjee
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4 科拉尔,姆拉登
4 Suprateek昆都
4 约翰·拉弗蒂。
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