【摘 要】
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高维、海量数据分析是机器学习以及统计学研究热点,而数据之间的高相关性以及噪声的重尾分布是经典机器学习算法失效的主要原因.基于此,提出了LAD-Elastic Net模型,并进一步
【机 构】
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山西工商学院,西北大学数学学院,宝鸡文理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11171272)
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高维、海量数据分析是机器学习以及统计学研究热点,而数据之间的高相关性以及噪声的重尾分布是经典机器学习算法失效的主要原因.基于此,提出了LAD-Elastic Net模型,并进一步研究了其模型选择一致性的问题.该模型所选用的损失函数为绝对值损失,相比于平方损失函数,其受噪声影响比较小,具有稳健性.所选用的罚函数为l1罚和l2罚的组合,从而可以很好地解决变量之间相关性问题.首先简要回顾了模型选择方向的研究进展;其次,给出了所要研究的LAD-Elastic Net模型;最后通过近似逼近的方法,将绝对值损失用平方
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