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pseudo-likelihood
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NIPS
稀疏伪似然图模型选择的优化方法
该研究提出了两种基于近端梯度方法的算法，用于在拟似似然框架中执行 l1 - 正则化的逆协方差矩阵评估，证明了该方法具有很好的收敛性和可扩展性。
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10 years ago
偏好网络：面向推荐系统的概率模型
论文提出了一种统一的框架 ——Preference Network (PN)，用于推荐系统任务。PN 将基于内容过滤和协作过滤相结合，支持评分预测和 top-N 推荐等查询，并采用了一种简单但有效的伪似然估计方法来解决大规模用户和项目网络学
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10 years ago
具收敛保证的高维偏相关估计的凸伪似然框架
本文提出了一种基于新的拟然似然方法的图形模型选择方法，旨在克服当前方法的一些不足之处，并同时保留它们各自的优点。我们引入了一个新的框架，它导致了一个部分协方差回归图的凸形式。通过采用坐标 - wise 方法来优化这个目标，进而实现目标函数的
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11 years ago
Markov 随机场基本邻域的一致估计
针对状态空间有限的 Z^d 上的马尔可夫随机场，本研究采用修正版贝叶斯信息准则，用伪似然替代似然，从而实现从增大的有限区域观测到场的实现情况中进行基本邻域的统计估计：基于是否考虑后验界限，在极大概率下，估计得到的基本邻域最终几乎一定等于真实
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18 years ago
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