期刊文献+

L_(1/2)正则化 被引量:14

原文传递
导出
摘要 本文提出基于非凸罚的L_(1/2)正则子,并证明其具有无偏性、稀疏性及Oracle等优良理论性质.给出一种重赋权迭代算法,将求解L_(1/2)正则子转化为一系列L_1正则化子迭代求解.与经典的L_0正则子相比,L_(1/2)正则子更容易求解,而与当今流行的L_1正则子相比,L_(1/2)正则子产生更稀疏的解.实验表明,L_(1/2)正则子可替代L_p(0<p<1)正则子,具有重要而广泛的应用价值.
出处 《中国科学:信息科学》 CSCD 2010年第3期412-422,共11页 Scientia Sinica(Informationis)
基金 国家重点基础研究发展计划(批准号:2007CB311002) 国家自然科学基金(批准号:60975036) 陕西省教育厅科研计划(批准号:08Jk473)资助项目
  • 相关文献

参考文献24

  • 1Emmanuel J. Candès,Michael B. Wakin,Stephen P. Boyd.Enhancing Sparsity by Reweighted ? 1 Minimization[J]. Journal of Fourier Analysis and Applications . 2008 (5-6)
  • 2Candes E,Romberg J,Tao T.Robust uncertainty principles:exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information. IEEE Trans Inf Theor . 2006
  • 3Zhao P,Yu B.Stagewise Lasso. J Mach Learn Res . 2007
  • 4Friedman J,Hastie T,Tibshirani R.Additive logisttic regression:a statistical view of boosting. The Annals of Statistics . 2002
  • 5Kim J,Koh K,Lustig M,et al.A method for large-scale l1-regularized least squares. IEEE J Se Top Signal Process . 2007
  • 6Horst R,Thoai N V.Dc programming:preview. J Optim Th . 1999
  • 7Akaike H.Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. Second International Symposium on Information Theory . 1973
  • 8Chen S,Donoho D L,Saunders M A.Atomic decomposition by basis pursuit. SIAM Review . 2001
  • 9Efron B,Hastie T,Johnstone I,et al.Least angle regression. The Annals of Statistics . 2004
  • 10C Blake,C Merz.UCI repository of machine learning databases. http://www.ics.uci.edu/mlearn/MLRepository.html . 1998

同被引文献213

引证文献14

二级引证文献157

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部