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基于广义SELO惩罚的高维变量选择(英文) 被引量:1
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作者 石跃勇 曹永秀 +1 位作者 余吉昌 焦雨领 《数学杂志》 2018年第6期990-998,共9页
本文考虑高维线性模型中的变量选择和参数估计.提出了一种广义的SELO方法求解惩罚最小二乘问题.一种坐标下降算法结合调节参数的一种连续化策略和高维BIC被用来计算相应的GSELO-PLS估计.模拟研究和实际数据分析显示了提出方法的良好表现.
关键词 连续化策略 坐标下降 高维BIC 局部线性逼近 惩罚最小二乘
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