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广义去偏 Lasso 方法的稳定性及在基于重采样的变量选择中的应用
给定的研究论文提出了适用于 Lasso 的近似公式，通过该公式可以更新去偏 Lasso 的系数。论文证明了该近似公式在具有有界条件数协方差矩阵的亚高斯型设计矩阵情况下渐进收敛，并给出了一些具体应用案例。
PDF2 months ago
基于稀疏注意力回归网络的土壤肥力预测
使用 UMAP 和 LASSO 的混合方法，通过整合不均衡数据集中相关特征来改进土壤肥力模型的预测精度。实验结果显示该模型表现出色，达到了 98% 的预测准确度，以及 91.25% 的精确度和 90.90% 的召回率。
PDF3 months ago
带潜变量的套索：高效估计、协变量缩放和计算统计差距
稀疏线性回归中的相关性以及智能缩放解决方案
PDF4 months ago
带稀疏性的可解释增强机器 -- 在高维环境中保持可解释性
使用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）的简单解决方案可以通过重新加权各个模型项并删除不相关的项来引入稀疏性，从而使易解释的增强机模型在高维度环境中保持透明度和相对较快的评分时间。
PDF8 months ago
神经拉索：套索和神经网络的统一方法
利用统计学和机器学习相结合的方法，本文将变量选择的统计技术 Lasso 通过神经网络进行表示。观察到尽管统计方法和其神经版本具有相同的目标函数，但由于优化方法的不同而存在差异。为了更准确地估计参数，特别是在训练集较小的情况下，提出了一种模仿
PDF10 months ago
稀疏凸优化的 L1 正则化性能
本研究提出了一种新的方法来证明 Group LASSO 算法在稀疏凸优化中的一些特定情况下具有 recovery guarantees，为进一步解决列子集选择问题提供了新的策略。
PDFa year ago
从 $O (\sqrt {n})$ 到 $O (\log n)$ 的二次规划算法优化
该论文介绍了一个新的优化算法，通过严密的理论证明证明存在一个算法复杂度 O (log (n))，并且将平滑二次规划 (QP) 和非平滑 Lasso 重构为 Box-QP。通过计算得到算法的迭代次数为（log (3.125n/ε) /log
PDFa year ago
Spike-and-Slab meets LASSO：Spike-and-Slab LASSO 综述
该研究论文介绍了一种名为 spike-and-slab LASSO 的方法，它是高维数据建模中一种基于惩罚似然和贝叶斯框架的概率构造，并讨论了其在多种模型中的扩展和应用。
PDF4 years ago
学习展开稀疏编码的步长
本文研究了 ISTA 算法中的选适应性步长的方法，提出了学习 ISTA 步长的网络结构，实验证明该方法与现有最先进的网络相比是具有竞争力的。
PDF5 years ago
使用数值演化法鉴定微分方程
该研究借鉴数值 PDE 方案收敛分析的基本思想，使用 Lasso 方法在考虑噪音、非线性和不同系数 PDE 的情况下验证和纠正数据结果，提出了一种新的算法 IDENT，并分析数据产生和降采样、降噪、分析噪声到信号比等影响因素
PDF5 years ago
基于自由度调整的 Lasso 去偏
本文研究如何消除 Lasso 在线性模型中的偏差，并构建置信区间，提出一个自由度调整方法，以在各种稀疏度下优化效率。实证结果证明，本方法在大多数情况下具有更高的效率，并提供了一种新的处理密集 $a_0$ 的方法。
PDF5 years ago
Lasso 分布：稀疏球的统一控制和自适应参数调整
研究证明，对于一个标准的随机设计模型，在高维回归 Lasso 估计器和高斯去噪器之间的统计关系和正则化参数的性能方面存在稳健的理论和计算结果。
PDF6 years ago
KDD医疗健康的不完整数据多任务学习
本文研究如何在多任务学习中应对数据的确实特征，并通过插件协方差矩阵估计器结合稀疏和图正则化的多任务学习方法，提高数据的泛化性能，并以阿尔茨海默病的数据为例阐述其有效性。
PDF6 years ago
Lasso 和其他凸估计器的噪声屏障和大信号偏差
本文研究了 Lasso 等凸估计量的性能，介绍了两个量，噪声障碍和大规模偏差，并证明了兼容性条件是实现快速预测速率所必需的。同时，该研究还发现了适用于跨越许多类型的设计矩阵、活跃子集和任何调优参数的损失公式，包括凸惩罚项等等，并展示了调优参
PDF6 years ago
顺序回归过程中何时选择第一个虚假变量？
研究表明，在稀疏水平的情况下，顺序回归程序中的第一个虚假变量出现得越来越早。这种反直觉的现象是独立高斯随机设计和真实效应任意大的情况下具有持久性的。通过识别其潜在原因，我们介绍了一个简单的可视化工具 - double-ranking dia
PDF7 years ago
使用分段线性同伦快速精确收缩套索
本文提供了一种精确且计算有效的基于 Lasso 和弹性网络的确认化方法，并揭示了确认推断中的准确性 - 稳定性权衡，其类似于传统参数估计中的偏差 - 方差权衡。
PDF7 years ago
广义伴随多任务 Lasso 用于稀疏多模态回归
本研究提出了一种新的统计和计算解决方案，针对功能性脑成像的异方性回归模型，使用 Concomitant Lasso-type 估计器的表述框架，提出了一种联合凸优化公式来同时估计回归系数和噪声协方差（平方根），在解决更复杂的噪声结构时，计算
PDF7 years ago
高维下近似残差平衡：无偏基础下的平均处理效应推断
本文提出了一种修正方法，使得套索法等稀疏回归方法可以用于高维线性模型的 sqrt {n}- 一致推断，而无需额外假设述评分数的可估计性，仅需要假设存在交集，即积分比例得分从 0 和 1 足够远。
PDF8 years ago
LASSO 中的交叉验证及其加速
本文利用留一交叉验证的方法，对 LASSO 方法中惩罚项权重的确定进行了研究并提供了两种求解 CV 误差的简单公式，最后将公式应用于超新星实验数据的分析。
PDF9 years ago
高维单指数模型的支持恢复和 L1 正则化最小二乘估计 (Gaussian Designs)
本研究针对一类单指数模型，在不同的数据分布和假设条件下分别采用切片逆回归、LASSO 以及协方差筛选等算法，实现对支持集的恢复，并对 LASSO 用于线性模型的支持恢复结果进行推广。
PDF9 years ago