trend filtering | BriefGPT - AI 论文速递

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通过强化学习实现动态趋势点检测的趋势过滤
提出了一种基于马尔可夫决策过程 (Markov Decision Process, MDP) 的趋势点检测方法，利用强化学习在离散动作空间中进行，通过预测平方损失函数作为奖励来提取动态趋势点 (Dynamic Trend Points, D
PDFa month ago
skscope：Python 中的快速稀疏约束优化
用 skscope 可以通过编程目标函数来解决稀疏约束优化问题，该库的高效实现使得先进的求解器可以快速获得稀疏解。
PDF3 months ago
基于 l2,0 基数惩罚的不均匀图趋势过滤
本文提出了一种基于 l2，0 范数的图趋势滤波（GTF）模型，用于在图上估计分段平滑的图信号，并证明了该模型同时是信号在节点上的 k 均值聚类和图的最小割，其中聚类和割共享相同的分配矩阵。在合成和真实数据集上的实验表明，与现有方法相比，所提
PDFa year ago
高阶全变差正则化最小二乘预测界
对于趋势过滤，我们通过将对总变异率的 k-1 阶差异惩罚与最小二乘估计相结合，并使用 “插值向量” 来上界 “有效稀疏度”，为其建立自适应结果。我们证明了 k∈{1,2,3,4} 的结果，并指示了如何导出 k∈$\mathbb {N}$ 的
PDF5 years ago
可扩展贝叶斯加权自助法
本论文提出一种加权贝叶斯自助法（WBB）用于机器学习和统计学的不确定性量化，可通过对多维后验分布进行采样实现，计算速度快，可扩展性好，并对正则化回归、趋势滤波和深度学习等众多机器学习和统计模型进行了应用。
PDF6 years ago
含趋势过滤的加法模型
本研究采用趋势滤波构建的加法模型，使每个组件都受其 k(离散) 导数的（离散）全变差正则化，以得到 k次片段多项式组件。我们推导出加法趋势滤波估计的快速误差率，表明当基础函数为可加性函数且
PDF7 years ago
单变量全变差去噪和趋势过滤中的自适应风险界限
探讨 trend filtering 方法在强稀疏性情况下的表现，研究了每个正整数 $r$ 的趋势过滤估计器，发现其具有很好的性能，因此支持在强稀疏性情况下使用 trend filtering 方法。
PDF7 years ago
快速灵活的 ADMM 趋势滤波算法
本文提出了一种用于趋势过滤的快速而稳健的算法，能够达到最小化最优误差率并提高数值稳定性，有利于更广泛的实际应用。
PDF10 years ago
ICML下降幂基及其在统计学中的应用
我们研究了一种新的类似于样条基函数的基函数，名为 “下降阶乘基函数”，它与经典的截断幂基函数有很多相似之处。下降阶乘基函数的优点是在基矩阵乘法和基矩阵求逆中实现快速的线性时间计算。我们研究了这个基函数在趋势过滤和两个样本 Kolmogo
PDF10 years ago
趋势滤波调节分段多项式估计
通过将 trend filtering 估计与局部自适应回归样条进行比较，发现 trend filtering 估计可以更好地适应平滑度的局部水平，与局部自适应回归样条非常相似，而且在 k 阶可变差分函数的情况下，trend filteri
PDF11 years ago