【摘 要】
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结构稀疏模型在统计学、信号处理和机器学习等领域中具有重要的应用。结构稀疏模型主要通过在目标函数中引入会导致组稀疏效果的罚函数来实现特征组结构选择。有趣的是一些组
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结构稀疏模型在统计学、信号处理和机器学习等领域中具有重要的应用。结构稀疏模型主要通过在目标函数中引入会导致组稀疏效果的罚函数来实现特征组结构选择。有趣的是一些组稀疏模型不仅能实现特征组选择,而且同时能够实现组内的特征选择。根据使用的罚函数的类型,结构稀疏模型主要分为组套索模型和非凸罚组稀疏模型两大类。系统地总结了重要的组结构稀疏模型,分析了各种组结构稀疏模型之间的区别与联系,归纳比较了各种组结构稀疏模型的统计特性(例如模型选择一致性、参数估计一致性和oracle性质)和组结构稀疏模型的求解算法。当前,结构
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