lasso regression | BriefGPT

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Lasso 和 Logistic Lasso 的快速方法
我们提出了一种快速方法来解决压缩感知、Lasso 回归和逻辑回归问题，通过使用主动集方法迭代运行适当的解算器。我们设计了一种更新主动集的策略，相对于单个调用多个解算器，包括稀疏重构的梯度投影（GPSR）、Matlab 的 lassoglm
PDF5 months ago
CATE Lasso：高维线性回归下的条件平均治疗效应估计
在关于两种处理方法的因果推断中，条件平均处理效应（CATEs）作为一种代表个体因果效应的数量起着重要角色，它被定义为在协变量条件下两种处理方法的期望结果的差异。本研究假设了两个潜在结果与两种处理方法的协变量之间的线性回归模型，并将 CATE
PDF8 months ago
利用 Lasso 实现签名一致性
本文研究了在 Lasso 回归中使用 signature transforms 的一致性问题，指出对于具有较弱跨维关联的过程和时间序列，其由 Itô 积分定义的 Signature 变换更一致，而对于均值回归过程和时间序列，其由 Strat
PDFa year ago
基于 Wordle 游戏探索词汇难度及其影响因素
通过使用 Monte Carlo 和 Markov 模拟 Wordle 游戏猜词过程并结合 Lasso 回归和二次规划计算，加上通过因子分析后的词汇属性变量中的相关因素，通过有序 logistic 回归建立难易程度和词汇属性之间的关系，预测
PDFa year ago
增广平衡权重线性回归
本文针对 Augmented Balancing Weights（即 AutoDML）进行了新颖的表征，研究了其估计器结合了结果建模和平衡权重的方法，提出了一种基于 Riesz 代表器的推广方法，并进一步扩展到线性估计。该研究为增强平衡权重
PDFa year ago
稀疏线性回归的最优草图界限
该论文探讨了在不同的损失函数下，对于 $k$- 稀疏线性回归的随机抽样方法以及其误差上界，其中包括了稀疏的逻辑回归和 ReLU 回归等损失函数，并且给出了相应的维度约束条件。
PDFa year ago
ICCV用于加速非常深的神经网络的通道修剪
本文提出了一种新的通道剪枝方法，能够加速非常深的卷积神经网络，通过基于 LASSO 回归的通道选择和最小二乘重构的迭代两步算法有效地修剪每一层，进一步推广到多层和多分支情况，剪枝后的 VGG-16 实现了 5 倍速度提升和仅 0.3％误差增
PDF7 years ago
lasso 问题中舍弃预测变量的强规则
本文提出了一种强效的规则来舍弃 lasso 回归及相关问题中的预测变量，可以通过简单的 KKT 条件检查来提供安全规则，从而在各种统计凸优化问题中提供实质性的速度和空间节省。
PDF14 years ago