| 带有组结构的稀疏模型的参数估计和变量选择方法 |
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| 引用本文： | 张韵祺,张春明,唐年胜.带有组结构的稀疏模型的参数估计和变量选择方法[J].应用数学学报,2022(1):31-46. |
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| 作者姓名： | 张韵祺 张春明 唐年胜 |
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| 作者单位： | 云南大学云南省统计建模与数据分析实验室;威斯康星大学麦迪逊分校统计系 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(11690014);美国自然科学基金(DMS-1712418);威斯康星校友研究基金资助。 |
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| 摘 要： | 本文针对带有组结构的广义线性稀疏模型,引入布雷格曼散度作为一般性的损失函数,进行参数估计和变量选择,使得该方法不局限于特定模型或特定的损失函数.本文比较研究了Ridge,SACD,Lasso,自适应Lasso,组Lasso,分层Lasso,自适应分层Lasso和稀疏组Lasso共8种惩罚函数的特点和引入模型后参数估计和...
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| 关 键 词： | Lasso 布雷格曼散度 组结构 广义线性模型 稀疏模型 |
Estimation and Variable Selection on Sparse Model with Group Structure |
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| ZHANG YUNQI,ZHANG CHUNMING,TANG NIANSHENG.Estimation and Variable Selection on Sparse Model with Group Structure[J].Acta Mathematicae Applicatae Sinica,2022(1):31-46. |
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| Authors: | ZHANG YUNQI ZHANG CHUNMING TANG NIANSHENG |
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| Institution: | (Yunnan Key Laboratory of Statistical Modeling and Data Analysis,Yunnan University,Kunming 650091,China;Department of Statistics,University of Wisconsin-Madison,Madison 53705,USA) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Lasso Bregman divergence group structure generalized linear model sparse model |
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