Sep, 2024

稀疏学习的概率迭代硬阈值算法

TL;DR本研究针对在样本大小相对较小的情况下,如何在统计建模中发现隐藏的稀疏性进行深入探讨。提出了一种新的期望目标优化方法,结合了基数约束,并证明了所提方法的收敛性。此外,该方法在两个机器学习问题上的表现也得到了验证,显示出其在大数据环境下的有效性。