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penalized regression
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fairml：统计学家对公平机器学习建模的看法
本文介绍了 fairml R 包，该包旨在通过经典统计模型和惩罚回归结果（岭回归）实现公平和可解释的机器学习模型，并提供模型估计，选择和验证功能，以及诊断图。
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a year ago
超高维非凸惩罚回归的校准
本文研究高维非凸罚函数回归问题，提出了一种易于计算的校准 CCCP 算法和高维 BIC 准则，可以用于解决问题中的多个局部极小值和未知的最优参数。研究结果表明，该方法在高维数据分析中具有良好的性能。
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11 years ago
惩罚似然估计中正则化参数选择的效率
研究表明，AIC 类型准则是非凸惩罚回归方法中调参参数渐进有效的选择器。本文通过放宽假设，证明 AIC 本身是渐进有效的，并研究了其在有限样本中的性能。与其他选择器相比，研究证明修正后的经典 AICc 在惩罚回归中取得了良好的性能，并证明
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11 years ago
组别下降算法用于具有组别预测变量的非凸罚线性和逻辑回归模型
该论文研究使用一些非凸罚项方法解决群体选择问题并进行变量选择的统计性能比较。
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12 years ago
非凸罚函数回归用于异常值检测
本文使用惩罚回归的方法对异常值检测问题进行研究，提出了一种基于阈值迭代的异常值检测方法，并通过大量实验表明，在各种情况下，该方法可以非常有效且准确地识别出异常值。
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14 years ago
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