韩斌;伊利亚·奥·里佐夫。;鲍里斯·迪弗尼 组合特征选择线性回归中的最优学习。 （英语） Zbl 1397.62250号 信息J.计算。 28，第4期，721-735（2016）. 摘要：我们在应用程序中提出了一个新的顺序信息收集框架，其中回归用于学习一组未知参数，并与优化交替以设计新的数据点。这些问题可以使用排名和选择（R&S）框架来处理，但当决策空间组合增长时，传统的R&S过程将经历较高的计算成本。这一挑战出现在商业分析的许多应用中；特别是，我们的动机是有效学习非营利筹款的有效策略。我们提出了一种同时学习未知回归参数和未知采样噪声的信息过程值。然后，我们基于最优量化，开发了该过程的近似版本，该版本保留了良好的性能，并且可以更好地扩展到大型问题。 引用于2文件 MSC公司： 62J05型 线性回归；混合模型 62F07型 统计排名和选择程序 62升10 序列统计分析 62第20页 统计学在经济学中的应用 关键词：最优学习;排名和选择;仿真优化;贝叶斯线性回归;顺序信息收集 软件：EGO公司;米兰诺 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.Han}等人，《信息与计算》。28，第4号，721--735（2016；Zbl 1397.62250） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Benson HY，Salamü（2013a）混合整数二阶锥规划：一项调查。Topaloglu H，编辑。信息运筹学教程（马里兰州卡通斯维尔INFORMS），13-36。链接 [2] Benson HY，Salamü（2013b）混合整数二阶锥规划的平滑和正则化及其在投资组合优化中的应用。Zuluaga LF，Terlaky T，编辑。建模与优化——理论与应用：MOPTA 2012年会议的部分贡献（柏林施普林格），87-111。交叉参考·Zbl 1305.90327号 [3] Bertsimas D，O'Hair A，Relyay S，Silberholz J（2016）设计癌症联合化疗方案的分析方法。管理科学。62（5）：1511-1531。链接 [4] Brantley MW、Lee LH、Chen C-H、Chen A（2013）《回归高效模拟预算分配》。IIE事务处理。45(3):291-308. 交叉参考 [5] Brantley MW，Lee LH，Chen C-H，Xu J（2014）一种有效的模拟预算分配方法，结合了分区域的回归。Automatica公司50(5):1391-1400. 交叉参考·Zbl 1296.93176号 [6] Chen C-H、Lee LH（2010）随机模拟优化：一种最优计算预算分配（世界科学，新加坡）。交叉参考 [7] Chen C-H，Lin J，Yücesan E，Chick SE（2000）《进一步提高顺序优化效率的模拟预算分配》。离散事件发电机。系统10(3):251-270. 交叉参考·Zbl 0970.90014号 [8] Chen KD，Hausman WH（2000）技术说明：使用基于选择的联合分析的最优产品线选择问题的数学性质。管理科学。46（2）：327-332。链接·Zbl 1231.90159号 [9] Chick SE（2006）主观概率和贝叶斯方法。Henderson SG、Nelson BL编辑。模拟《运营研究和管理科学手册》，第13卷（爱思唯尔，北荷兰人），225-258。交叉参考 [10] Chick SE、Branke J、Schmidt C（2010）《近视患者最大化信息期望值的序贯抽样》。信息J.计算。22(1):71-80. 链接·Zbl 1243.62005年 [11] J inler E（2011）概率与随机（Springer-Verlag，纽约）。交叉参考 [12] Cohn DA、Ghahramani Z、Jordan MI（1996）《统计模型的主动学习》。J.人工智能研究。4(1):129-145. ·Zbl 0900.68366号 [13] Dani V，Hayes TP，Kakade SM（2008）土匪反馈下的随机线性优化。程序。第21届年度Conf.Learn。理论，芬兰赫尔辛基, 355-366. 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