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广义线性回归模型的Fused LASSO方法的渐近性质
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作者 郝文斌 徐建中 《长春师范大学学报》 2025年第10期5-11,共7页
探讨广义线性回归模型的Fused LASSO方法的渐近性质,运用大样本理论严格证明了在适当正则条件下,Fused LASSO方法估计具有一致性与渐近正态性等优良渐近性质.通过模拟实验,将Fused LASSO方法与自适应LASSO、LASSO、Elastic Net方法对比... 探讨广义线性回归模型的Fused LASSO方法的渐近性质,运用大样本理论严格证明了在适当正则条件下,Fused LASSO方法估计具有一致性与渐近正态性等优良渐近性质.通过模拟实验,将Fused LASSO方法与自适应LASSO、LASSO、Elastic Net方法对比.结果显示Fused LASSO在处理广义线性回归模型时表现较好,能精准地实现变量选择一致性,为复杂数据下广义线性回归模型的准确推断与预测提供理论依据. 展开更多
关键词 广义线性回归模型 fused lasso Oracle性质
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多模态高维数据关联分析的联合协同回归模型 被引量:1
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作者 王凯明 李荣鹏 +1 位作者 肖玉柱 宋学力 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第8期28-33,共6页
针对具有类间差异特性的多模态高维数据的关联分析问题,提出一种联合协同回归模型,其由回归模型和典型相关分析模型组合而成。应用协同回归模型进行多模态数据之间以及多模态数据与表型变量间的关联分析;利用Fused lasso实现类间数据融... 针对具有类间差异特性的多模态高维数据的关联分析问题,提出一种联合协同回归模型,其由回归模型和典型相关分析模型组合而成。应用协同回归模型进行多模态数据之间以及多模态数据与表型变量间的关联分析;利用Fused lasso实现类间数据融合,利用l_(1)范数的稀疏作用得到具有共享模式和类特征模式的稀疏典型向量;使用数据融合方法选择重要特征。通过ROC曲线对比表明,该模型与传统模型相比,显著提高了多模态高数据特征选择的准确度。 展开更多
关键词 典型相关分析 协同回归 特征选择 fused lasso 稀疏
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基于惩罚似然比的高维空间相关过程EWMA质量监控模型 被引量:5
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作者 张帅 杨剑锋 +1 位作者 刘玉敏 靳琳琳 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第9期140-146,共7页
变量选择控制图是高维统计过程监控的重要方法。针对传统变量选择控制图较少考虑高维过程空间相关性而造成监控效率低的问题,提出一种基于Fused-LASSO的高维空间相关过程监控模型。首先,利用Fused LASSO算法对似然比检验进行改进;然后,... 变量选择控制图是高维统计过程监控的重要方法。针对传统变量选择控制图较少考虑高维过程空间相关性而造成监控效率低的问题,提出一种基于Fused-LASSO的高维空间相关过程监控模型。首先,利用Fused LASSO算法对似然比检验进行改进;然后,推导出基于惩罚似然比的监控统计量;最后,通过仿真模拟和真实案例分析所提监控模型的性能。仿真实验和真实案例均表明:在高维空间相关过程中,当相邻监控变量同时发生异常时,利用所提监控方法能够准确识别潜在异常变量,取得较好的监控效果。 展开更多
关键词 变量选择 fused lasso 高维过程 EWMA控制图
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基于序列数据稳定的黑盒局部解释性方法研究
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作者 邱玫媚 刘冬梅 《计算机与数字工程》 2022年第11期2509-2514,2520,共7页
机器学习在实际应用场景中取得了巨大成功,但无法给出决策的明确解释限制了它在一些领域的应用。为改善其计算结果的不可理解性,一些学者对机器学习的可解释性进行研究,已有针对图像的解释性方法很难对具有时序相关性的文本数据做出正... 机器学习在实际应用场景中取得了巨大成功,但无法给出决策的明确解释限制了它在一些领域的应用。为改善其计算结果的不可理解性,一些学者对机器学习的可解释性进行研究,已有针对图像的解释性方法很难对具有时序相关性的文本数据做出正确的解释。针对这一问题,论文提出一种面向时序数据的稳定黑盒局部解释性方法DLEMNA。利用聚类算法解决随机扰动解释造成的不稳定性,引入Fused Lasso约束考量特征之间的时序相关性,通过构建线性模型计算影响决策的重要特征。论文以20newsgroups数据集为实验对象,实验结果表明论文提出的DLEMNA方法在保真性和稳定性两方面优于LIME方法。 展开更多
关键词 序列数据 可解释性 聚类 fused lasso 线性模型
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Is the Productivity-Based Explanation for the Time-Varying US NAIRU Valid?
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作者 Hiroshi Yamada Gawon Yoon 《Journal of Statistical Science and Application》 2014年第4期119-123,共5页
This paper empirically examines whether the productivity-based explanation for the time-varying US NAIRU is valid. We apply a novel filter known as the ld fused lasso. This procedure enables us to estimate the mean tr... This paper empirically examines whether the productivity-based explanation for the time-varying US NAIRU is valid. We apply a novel filter known as the ld fused lasso. This procedure enables us to estimate the mean trend of the labor productivity as a step function, without specifying the location and number of breaks a priori. This paper reports that although there exists an impressive similarity between the US NAIRU and the US labor productivity, changes in the US labor productivities do not necessarily lead to changes in the US NAIRU. 展开更多
关键词 NAIRU labor productivity step function ld fused lasso.
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