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高维情况下分类重叠的高斯混合模型：从最优分类器到神经网络
高维重叠高斯混合模型 (GMM) 数据的二元分类的贝叶斯最优决策边界的闭合表达式会根据类协方差的特征结构而变化。通过对由真实数据启发的合成 GMM 数据进行的实验，我们从经验上证明了深度神经网络在分类训练中学习预测器可以近似得到最优分类器。
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a month ago
高维 Wishart 矩阵中的熵集中定理和相变
研究高维 Wishart 矩阵及其与高斯模型的相似性，发现存在信息论的相变现象，并探讨其与 Fisher 信息熵的关系。
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9 years ago
弹性网络惩罚的 Huber 损失回归和分位数回归的半平滑牛顿坐标下降算法
本文提出了一种名为半光滑牛顿坐标下降（SNCD）的算法，用于高维条件下的 Huber 损失回归和分位数回归的弹性网络惩罚。该算法结合了坐标下降和半光滑牛顿算法的优点，能有效解决维度和不光滑的计算难题，并通过数值实验展示了其高效且可扩展至超高
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9 years ago
高维假设检验的定向 - 投影 - 置换
提出了一个非参数框架 DiProPerm，用于高维假设检验。实证和理论分析表明，DiProPerm 能够在许多情况下成为有力的测试工具，此外还对高维基因表达数据进行了应用。
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11 years ago
高维稀疏估计问题中的凸规则化一般理论
本篇论文提出了一个理论框架，表明在适当的条件下，非凸正则化的全局解决方案可导致理想的稀疏恢复性能，并且在合适的条件下，全局解决方案对应于唯一的稀疏局部解决方案，其可通过不同的数值方法获得。该统一框架为凹形高维稀疏估计过程提供了更加令人满意的
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13 years ago
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