正则化回归相关论文
数据缺失是统计研究领域中普遍存在的问题。在本文中,我们扩展了Choi和Tibshirani(2013)提出的弹性网回归下的半正定方差方法,引入......
在混沌时间序列分析中，无论是利用局部线性模型对混沌时间序列进行预测还是利用矩阵算法计算Lyapunov指数谱，都会遇到最小二乘回归问......
在本文中，我们主要研究学习理论中关于回归，流形学习和数据分析的一些算法。我们将详细地讨论这些算法的设计，并从逼近论的观点讨论其......
数字病理图像分析对于乳腺癌、肾癌等良恶性分级诊断具有重要意义,其中细胞核的形态测量是病理量化分析的关键.然而,由于病理图像......
为提高短期负荷预测的精度，提出了多变量混沌时间序列正则化回归局域预测方法。选取对负荷影响程度最大的实感温度因素，构建了多变量......
为了克服多变量混沌时序局部线性预测模型中利用最小二乘法确定参数时会产生多重共线性的缺陷,提出了基于正则化回归的多变量混沌......
本文在奇异值分解的基础上,提出了基于正则化回归的自适应局部线性化方法,能自适应确定嵌入维数、邻点数和正则化参数,数值模拟说......
弹性网回归(Elastic net)是一种正则化的回归方法,已广泛应用于功能磁共振成像(fMRI)的特征选择,通过在lasso基础上加入l2惩罚项补......
