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1 篇论文

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Penalized Composite Quasi-Likelihood for Ultrahigh-Dimensional Variable Selection

Jelena Bradic · Jianqing Fan · Weiwei Wang首次提交 2009-12-28 · 修订 2010-06-30 · v2arXiv预印本

用于超高维变量选择的惩罚复合准似然AI 解读

In high-dimensional model selection problems, penalized simple least-square approaches have been extensively used. This paper addresses the question of both robustness and efficiency of penalized model selection methods, and proposes a data-driven weighted linear combination of convex loss functions, together with weighted $L_1$ -penalty. It is completely data-adaptive and does not require prior knowledge of the error distribution. The weighted $L_1$ -penalty is used both to…In high-dimensional model selection problems, penalized simple least-square approaches have been extensively used. This paper addresses the question of both robustness and efficiency of penalized model selection methods, and proposes a data-driven weighted linear combination of convex loss functions, together with weighted $L_1$-penalty. It is completely data-adaptive and does not require prior knowledge of the error distribution. The weighted $L_1$-penalty is used both to…

正则化与变量选择极大与准极大似然分位数与分布

关联记录被引 184 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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