【摘 要】
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回归方法是重要的数据分析工具。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation, SCAD)正则项的回归问题,以其在处理高维数据中的近似无偏性(见Fan和Li,2001),在
【机 构】
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上海交通大学安泰经济与管理学院,上海交通大学中美物流研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71471112;71871140)
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回归方法是重要的数据分析工具。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation, SCAD)正则项的回归问题,以其在处理高维数据中的近似无偏性(见Fan和Li,2001),在大数据分析中得到广泛应用。但在大数据背景下,待求解的SCAD回归问题的数据量往往很大,而且分布在不同地理位置,这使得在SCAD回归问题的求解算法设计中,需要重新考虑计算的内存使用量。常规用于求解SCAD回归问题的优化算法(LQA、LLA、ADMM等)往往需要在每一次迭代中更新全部变量,从而造成
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