【摘 要】
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特征提取和变量选择是机器学习和统计学最重要的研究问题之一,正则化方法是近年来发展起来的求解此问题的有力工具,L1/2正则化是一种重要且具有广泛应用价值的正则化方法,它
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特征提取和变量选择是机器学习和统计学最重要的研究问题之一,正则化方法是近年来发展起来的求解此问题的有力工具,L1/2正则化是一种重要且具有广泛应用价值的正则化方法,它在变量选择、稀疏信号重建及生物信号学方面有着有效的应用.L1/2正则化对应一个非凸问题,众所周知,非凸问题的求解很困难,因此,开展L1/2正则化方法的求解算法的研究有着非常重要的意义.本文开展L1正则化方法的求解算法的研究,主要工作包括：研究基于AMP的L1/2正则化方法,给出基于AMP改进的half阈值迭代算法,采用Belief Propagation算法的思想构造基于AMP改进的half阈值迭代算法,并证明其收敛性,进一步,我们通过实验验证几种重要的基于AMP改进的非凸阈值迭代算法的有效性.
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