一种基于RKHS及半参数理论的非线性充分降维方法

来源 :中国科学技术大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fengjintao1111

【摘要】

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提出了一种基于再生核Hilbert空间(reproducing kernel Hilbert space,RKHS)及半参数理论的非线性充分降维新方法——广义半参数核切片逆回归(generalized semiparametric ke

【作者】

：

崔文泉刘波

【机构】

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中国科学技术大学管理学院统计与金融系

【出处】

：

中国科学技术大学学报

【发表日期】

：

2016年11期

【关键词】

：

再生核半参方法冗余切平面切片逆回归非线性充分降维 reproducing kernel semiparameric methods nuisance

【基金项目】

：

安徽省自然科学基金(1308085MA02),中国科学院知识创新计划(KJCX3-SYW-S02)资助

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提出了一种基于再生核Hilbert空间(reproducing kernel Hilbert space,RKHS)及半参数理论的非线性充分降维新方法——广义半参数核切片逆回归(generalized semiparametric kernel sliced inverse regression,generalized semi-KSIR或GSKSIR).该方法将经典的半参数方法拓展至感兴趣参数为无穷维的广义半参数方法,将半参数模型推广到不仅冗余参数为无穷维而且感兴趣参数也可为无穷维的广义半参数模型情形,

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