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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
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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。 展开更多
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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