【摘 要】
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考虑预测变量p的数量超过样本大小n的高维稀疏精度矩阵.近年来,由于高维稀疏精度矩阵估计变得越来越流行,所以文章专注于计算正则化路径,或者在整个正则化参数范围内解决优化
【机 构】
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首都师范大学数学科学学院,北京100048
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考虑预测变量p的数量超过样本大小n的高维稀疏精度矩阵.近年来,由于高维稀疏精度矩阵估计变得越来越流行,所以文章专注于计算正则化路径,或者在整个正则化参数范围内解决优化问题.首先使用定义在正定性约束下最小化Lasso目标函数精度矩阵估计器,然后对稀疏精度矩阵使用乘数交替方向法(ADMM)算法正则化路径,以快速估计与正则化路径相关联的稀疏模型的序列,从而进行统计模型选择.数值结果表明,该方法能够快速勾勒出稀疏模型的序列,不仅克服了计算时间的问题且易于实现,并且可以在较高分辨率下探索模型空间.
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