Jul, 2013

具收敛保证的高维偏相关估计的凸伪似然框架

PDF
TL;DR本文提出了一种基于新的拟然似然方法的图形模型选择方法，旨在克服当前方法的一些不足之处，并同时保留它们各自的优点。我们引入了一个新的框架，它导致了一个部分协方差回归图的凸形式。通过采用坐标 - wise 方法来优化这个目标，进而实现目标函数的优化。
sparse high dimensional graphical model selectionpartial covariance regression graphpseudo-likelihoodconvergence analysisestimators
发现论文，激发创造
  • 稀疏伪似然图模型选择的优化方法

    该研究提出了两种基于近端梯度方法的算法，用于在拟似似然框架中执行 l1 - 正则化的逆协方差矩阵评估，证明了该方法具有很好的收敛性和可扩展性。

    Sep, 2014

  • 局部高斯图模型估计

    本文研究了从高维实证观测中对高斯图模型进行部分估计的方法，提出了使用 $\ell_1$-regularized 最大似然估计的凸优化模型，并采用块坐标下降算法进行求解。实验证明该方法在统计估计性能和实际应用中表现优异。

    Sep, 2012

  • 通过稀疏极大似然估计进行模型选择

    使用加入 l1-norm 惩罚项的最大似然问题的解决办法来估计高斯或二元分布参数，以得到稀疏的无向图模型，并利用块坐标下降和 Nesterov's 一阶法等算法将复杂度限制在可接受范围内。

    Jul, 2007

  • 使用二次逼近法稀疏逆协方差矩阵估计

    本研究提出了一种基于牛顿法的新型算法，用于解决优化问题，该问题是一个正则化的对数行列式程序，能够从非常有限的样本中恢复稀疏逆协方差矩阵，或者是高斯马尔科夫随机场的基础图结构，并通过合成和真实的应用数据实验结果表明，与其他最先进的方法相比，我们的方法在性能上有了显着的改进。

    Jun, 2013

  • 张量图模型：非凸优化和统计推断

    本文提出一种针对高维张量数据的估计和推断方法，通过假设数据遵循张量正态分布来简化精度矩阵的估计，使用交替迭代优化算法估计每个稀疏精度矩阵，并且提出一种去偏置统计推断方法来控制虚警率，实证结果证实了该方法在自闭症谱系障碍和广告点击分析等实际应用上的有效性，同时我们将其编码为一个名为 Tlasso 的公开的 R 包。

    Sep, 2016

  • 稀疏非凸学习问题的最优计算和统计收敛速率

    提出了一种近似正则化路径追踪方法，用于求解许多具有非凸问题求解的学习问题，该算法迭代复杂度与全正则化路径相同，可以同时提供统计和计算收敛率的显式表达式，并可以实现全局几何收敛，以及对于所有近似局部解的样本复杂度分析和精确支持恢复结果。

    Jun, 2013

  • 使用离散优化的稀疏高斯图模型：计算和统计视角

    我们提出了一种稀疏图的学习方法，应用于一个无向高斯图模型的问题，并通过凸混合整数规划框架得到了新的估计器，该估计器在稀疏性精度矩阵的估计与变量选择方面有着优越的性能。

    Jul, 2023

  • 非凸惩罚似然模型的一步稀疏估计

    本文利用凸惩罚函数提出了一种可变选择方法，该方法通过使用局部线性逼近算法在广泛的凹惩罚函数范围内最大化罚函数，每一步局部线性逼近都可以自然地采用稀疏表示方法，通过实验结果表明，这种稀疏估计方法的结果非常鼓舞人心。

    Aug, 2008

  • 高维半参数回归的似然比框架

    提出一种基于似然比的高维半参数广义线性模型的推理框架，包括使用规则化统计制备模型、构建后规则化的置信区间和测试、发展新的浓缩不等式和正态逼近结果，以及应用于缺失数据问题的示例。

    Dec, 2014

  • 推断具有潜在结构的稀疏高斯图模型

    本文介绍了一种新的方法来恢复具有约束拓扑结构的图模型，方法使用了一个潜在结构来驱动一个惩罚矩阵，并同时执行变量之间的条件依赖图和隐含变量的推断

    Oct, 2008