【摘 要】
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选择重要的解释变量是统计学习中最重要的问题之一,也是线性回归分析中的一个重要课题。由损失函数和惩罚项组成的惩罚回归方法被广泛应用于收缩估计和变量选择,其中最小绝对收缩和选择算子（LASSO）是最常用的方法之一。稳健的变量选择方法越来受关注,比如最小绝对偏差LASSO（LAD-LASSO）等,然而那些使用惩罚项的回归方法依旧对噪声数据十分敏感。此外,“概念漂移”使得流数据学习与传统的批量学习有着根本
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选择重要的解释变量是统计学习中最重要的问题之一,也是线性回归分析中的一个重要课题。由损失函数和惩罚项组成的惩罚回归方法被广泛应用于收缩估计和变量选择,其中最小绝对收缩和选择算子（LASSO）是最常用的方法之一。稳健的变量选择方法越来受关注,比如最小绝对偏差LASSO（LAD-LASSO）等,然而那些使用惩罚项的回归方法依旧对噪声数据十分敏感。此外,“概念漂移”使得流数据学习与传统的批量学习有着根本的区别,导致目标变量的统计性质会随时间推移而改变。本文针对含噪声的流数据的收缩估计和变量选择任务,提出了一种具有抗噪声能力的在线回归学习模型canal-LASSO。与LASSO和LAD-LASSO相比,canal-LASSO能够同时在解释变量和响应变量上抵抗噪声数据影响。大量实验验证了canal-LASSO具有良好的稀疏性和抗噪性,为今后进一步的研究和应用提供了依据。
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