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sparsity structure
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通过高效算法学习结构稀疏的 Hub 图 Lasso 模型
图形模型中的算法通过引入一个两阶段算法来高效估计中心节点图形模型，在高维任务中执行时间减少 70％以上，同时仍然实现高质量的估计。
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a year ago
扩散桥的分段确定性蒙特卡罗方法
本文介绍了 Zig-Zag 采样器用于条件扩散过程 (扩散桥) 的采样问题，该过程是一种基于不可逆连续分段确定性马尔可夫过程的无拒绝采样方案，继承了 Lévy-Ciesielski 构造布朗运动的思想，借助于 Faber-Schauder
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4 years ago
梯度提升特征选择
本研究提出了一种名为梯度提升特征选择 (GBFS) 的新型特征选择算法，该算法可可靠地提取相关特征，能够识别非线性特征相互作用，与特征和维度的数量线性缩放，并允许纳入已知的稀疏结构，并在多个真实世界的数据集上进行了评估，表现出强大的性能，比
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5 years ago
高维期望最大化算法：统计优化和渐近正态性
本文提供了一个关于期望最大化 (EM) 算法应用于高维潜变量模型推断的一般理论。作者提出了一个新的高维 EM 算法，自然地融入了稀疏结构到参数估计中。基于估计值，作者提出了新的推论程序来测试假设并构建置信区间。这个算法针对广泛的统计模型，提
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10 years ago
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