新墨西哥州波尔森。;J.G.斯科特。 使用方差-均值混合的非高斯回归模型的数据增强。 （英语） Zbl 1284.62463号 生物特征 100，第2期，459-471（2013）. 摘要：我们利用正态方差-均值混合理论导出了一类常见正则化问题的数据增强方案。这推广了回归和分类中关于正态方差混合先验的现有理论。它还允许将期望最大化算法的变体应用于比以前更广泛的模型。我们通过几个示例演示了该方法，重点是二元逻辑回归的情况。我们还表明，准牛顿加速可以在不影响算法鲁棒性的情况下大幅提高算法的速度。 引用于10文件 MSC公司： 62J12型 广义线性模型（逻辑模型） 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 关键词：EM算法;稀疏;方差-正态混合 软件：雷格利特;R（右） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛N.G.Polson｝和\textit｛J.G.Scott｝，Biometrika 100，编号2459--471（2013；兹bl 1284.62463） 全文： 内政部 arXiv公司