摘要
补充材料
A.Ahmed和E.P.Xing。 恢复社会和生物研究中依赖性的时变网络。 《美国国家科学院院刊》,106(29):11878-118832009。 谷歌学者 交叉引用 A.Beck和M.Teboulle。 线性反问题的快速迭代收缩阈值算法。 SIAM成像科学杂志,2(1):183-2022009。 谷歌学者 数字图书馆 C.Chang和C.Lin.Libsvm:支持向量机库。 网址:http://www.csie.ntu.edu.tw/ cjlin/libsvm,2001年。 谷歌学者 Z.多斯塔尔。 带比例和投影的箱约束二次规划。 SIAM优化杂志,7(3):871-8871997。 谷歌学者 数字图书馆 Z.Dostál和J.Schöberl。 在收敛速度和有限终止条件下最小化受约束的二次函数。 计算优化与应用,30(1):23-432005。 谷歌学者 数字图书馆 J.Duchi和Y.Singer。 使用前向-后向拆分的在线和批量学习。 机器学习研究杂志,2009年。 谷歌学者 数字图书馆 D.J.Evans。 求解某些三对角线性方程组的算法。 《计算机杂志》,15(4):356--3591972。 谷歌学者 交叉引用 J.Friedman、T.Hastie、H.Höfling和R.Tibshirani。 路径坐标优化。 应用统计年鉴,1(2):302-3322007。 谷歌学者 交叉引用 T.R.Golub等人。癌症的分子分类:通过基因表达监测进行分类发现和分类预测。科学,286(5439):531-5371999。 谷歌学者 交叉引用 M.Grant和S.Boyd。 CVX:Matlab软件,用于严格的凸规划,2009年。 谷歌学者 J.Hiriart-Urruti和C.Lemaréchal。 凸分析与最小化算法I和II。 施普林格·弗拉格,柏林,1993年。 谷歌学者 交叉引用 Höfling先生。 融合套索信号近似器的路径算法。 arXiv,2009年。 谷歌学者 季S.Ji和叶J.Ye。迹范数最小化的加速梯度法。 在2009年国际机器学习会议上。 谷歌学者 数字图书馆 C.Lemaréchal和C.Sagastizábal。 moreau-yosida正则化的实际方面I:理论性质。 SIAM优化杂志,7(2):367--3851997。 谷歌学者 数字图书馆 C.J.Lin和J.J.Moré。 求解大型有界约束优化问题的牛顿方法。 SIAM优化杂志,9(4):1100-11271999。 谷歌学者 数字图书馆 刘J.,陈J.,叶J.。大尺度稀疏logistic回归。 在2009年ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议上。 谷歌学者 数字图书馆 J.Liu,S.Ji和J.Ye。通过有效的L2,1-形式最小化进行多任务特征学习。 《人工智能中的不确定性》,2009年。 谷歌学者 数字图书馆 刘振英、季思成和叶振英。SLEP:稀疏学习与有效投射。 亚利桑那州立大学,2009年。 谷歌学者 J.-J.莫罗。 这是一个接近和双重的空间。 牛市。 社会数学。 法国,93:273-2991965年。 谷歌学者 交叉引用 A.内米洛夫斯基。 凸规划中的有效方法。 课堂讲稿,1994年。 谷歌学者 Y.内斯特罗夫。 凸优化入门讲座:基础课程。 Kluwer学术出版社,2003年。 谷歌学者 数字图书馆 Y.内斯特罗夫。 最小化复合目标函数的梯度方法。 核心讨论文件,2007年。 谷歌学者 Y.内斯特罗夫。 凸问题的原对偶次梯度方法。 数学规划,120(1):221--2592009。 谷歌学者 数字图书馆 E.Petricoin等人。前列腺癌检测的血清蛋白质组模式。 国家癌症研究所杂志,94(20):1576-15782002。 谷歌学者 交叉引用 F.Rapaport、E.Barillot和J.Vert。 基于融合支持向量机的阵列CGH数据分类。 生物信息学,24(13):i375-i3822008。 谷歌学者 数字图书馆 A.里纳尔多。 融合套索的特性和改进。 《统计年鉴》,37(5B):2922-29522009。 谷歌学者 交叉引用 D.J.罗斯。 求解一类特殊的三对角线性方程组的算法。 ACM通讯,12(4):234--2361969。 谷歌学者 数字图书馆 N.Stransky等人。癌症中区域拷贝数无关的转录调控解除。 《自然遗传学》,38(12):1386-13962006。 谷歌学者 交叉引用 L.H.托马斯。 网络上线性差分方程中的椭圆问题。华盛顿科学计算实验室,哥伦比亚,纽约,1949年。 谷歌学者 R.Tibshirani、M.Saunders、S.Rosset、J.Zhu和K.Knight。 通过融合套索实现轻盈流畅。 英国皇家统计学会期刊B辑,67(1):91-1082005。 谷歌学者 交叉引用 R.Tibshirani和P.Wang。 使用融合套索对CGH数据进行空间平滑和热点检测。 生物统计学,9(1):18-292008。 谷歌学者 交叉引用 K.Toh和S.Yun。 核范数正则化最小二乘问题的加速近似梯度算法。 太平洋优化杂志,即将出版,2009年。 谷歌学者 曾荫权(P.Tseng)。 不可微极小化的块坐标下降法的收敛性。 优化理论与应用杂志,109:474-4942001。 谷歌学者 数字图书馆 曾先生和云先生。 非光滑可分离极小化问题的坐标梯度下降法。 数学规划,117(1):387--4232009。 谷歌学者 数字图书馆 L.Xiao。 正则化随机学习和在线优化的双重平均方法。 《神经信息处理系统进展》,2009年。 谷歌学者
建议
高效广义熔合拉索及其应用 智能系统中的人群专题、研究笔记/短文和定期论文 广义融合套索(GFL)惩罚变量 我 1 基于变量及其成对差异的规范。 当应用于使用变量上的图形表示先验信息的数据时,GFL非常有用。 然而,现有的。。。 基于融合稀疏群套索的疾病进展建模 KDD’12:第18届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议记录 阿尔茨海默病(AD)是与衰老相关的最常见的神经退行性疾病。 了解疾病是如何进展的,并确定进展的相关病理生物标志物对阿尔茨海默病至关重要。。。