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朱利安·奇奎特;特里斯坦玛丽·华德;罗宾（Stéphane Robin）

条件高斯图形模型的结构化正则化。 （英语） Zbl 1505.62102号

统计计算。 27，第3期，789-804（2017）.
摘要：条件高斯图形模型是多元线性回归模型的重参数化，它明确地表现出（i）预测因子和响应之间的偏协变量，以及（ii）响应本身之间的偏协变量。由于部分协方差描述了变量之间的直接关系，因此这种模型特别适合于解释性。在此框架中，我们提出了一种正则化方案，通过先验结构信息驱动相关输入特征的选择来增强模型的学习策略。它带有一个有效的交替优化过程，保证收敛到全局最小值。除了在人工数据集和真实数据集上表现出竞争力之外，我们的方法还展示了精细解释的能力，如光谱学、遗传学和基因组学的三个高维数据集所示。

引用于4文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62H22个 概率图形模型
62J05型 线性回归；混合模型
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）

关键词：

多元回归;正规化;稀疏;条件高斯图形模型;结构弹性网;调控基序;QTL研究;光谱学

软件：

布莱索;格尔姆奈特;MotifDb公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Chiquet}等人，《统计计算》。27，第3号，789--804（2017；Zbl 1505.62102）
全文： 内政部 arXiv公司 哈尔

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