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| 基于广义SELO惩罚的高维变量选择（英文） | |
| 摘 要： | 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. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
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