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CISE降维方法在高维数据情形下的大样本理论性质研究
1
作者
訾雪旻
《天津职业技术师范大学学报》
2011年第4期42-45,共4页
在现代数据处理的很多场合下,变量pn会随着样本量的增加而变化甚至发散至无穷。由格拉斯曼流形上的数学工具和大样本理论,证明了坐标独立稀疏估计方法(CISE)在pn发散至无穷时,在一定条件下仍具有oracle性质:在所得到的重要变量的筛选结...
在现代数据处理的很多场合下,变量pn会随着样本量的增加而变化甚至发散至无穷。由格拉斯曼流形上的数学工具和大样本理论,证明了坐标独立稀疏估计方法(CISE)在pn发散至无穷时,在一定条件下仍具有oracle性质:在所得到的重要变量的筛选结果(最终估计)将以概率1收敛到真实的重要变量。
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关键词
坐标独立稀疏估计
格拉斯曼流形
充分数据降维方法
惩罚函数
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职称材料
题名
CISE降维方法在高维数据情形下的大样本理论性质研究
1
作者
訾雪旻
机构
天津职业技术师范大学理学院
出处
《天津职业技术师范大学学报》
2011年第4期42-45,共4页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(10901092)
天津职业技术师范大学科研发展基金资助项目(YY09003)
文摘
在现代数据处理的很多场合下,变量pn会随着样本量的增加而变化甚至发散至无穷。由格拉斯曼流形上的数学工具和大样本理论,证明了坐标独立稀疏估计方法(CISE)在pn发散至无穷时,在一定条件下仍具有oracle性质:在所得到的重要变量的筛选结果(最终估计)将以概率1收敛到真实的重要变量。
关键词
坐标独立稀疏估计
格拉斯曼流形
充分数据降维方法
惩罚函数
Keywords
CISE
Grassman manifold
sufficient dimension reduction
penalty function
分类号
TP311.131 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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1
CISE降维方法在高维数据情形下的大样本理论性质研究
訾雪旻
《天津职业技术师范大学学报》
2011
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