[HTML][HTML] 基于Dantzig Selector 的迁移学习——应用于广义线性模型
孙飞， 梁淑娜 - Advances in Applied Mathematics, 2022 - hanspub.org
… 我们提出了一种新颖的基于Dantzig selector的两步迁移学习… Different from the traditional
parameter estimation method of … 交叉验证选择的,Dantzig selector的调谐参数设置为 C log p n . …
parameter estimation method of … 交叉验证选择的,Dantzig selector的调谐参数设置为 C log p n . …
[HTML][HTML] 一种基于非残差估计线性表示模型的人脸识别
刘训利， 龚勋， 王国胤 - 2014 - html.rhhz.net
… 本文将Dantzig selector模型的变量选择方法用于人脸识别. … The Dantzig selector:
statistical estimation when p is much larger than n[J]. The Annals of …
statistical estimation when p is much larger than n[J]. The Annals of …
[PDF][PDF] 基于压缩感知的超宽带信道估计方法的研究
于华楠， 郭树旭 - 电子与信息学报, 2012 - edit.jeit.ac.cn
… In this paper, a filter matrix estimation algorithm is proposed … De-noising (BPDN) and the
Dantzig Selector (DS) are used to … N ∈ u \ ,但其中只有K 个非零元素(K N ),此时u 是N 维-K 稀疏…
Dantzig Selector (DS) are used to … N ∈ u \ ,但其中只有K 个非零元素(K N ),此时u 是N 维-K 稀疏…
[PDF][PDF] 基于量化压缩感知的IR-UWB 接收信号重构研究
张巧玲， 吴绍华， 张钦宇， 刘良 - 电子与信息学报, 2012 - edit.jeit.ac.cn
… What’s more, joint DS-SP has large performance improvement … 的Dantzig selector 法,在
分开考虑噪声影响时, 可以将模型调整为 … q n 并不满足高斯 噪声分布特点,而∗ T 是高斯分布的,则 …
分开考虑噪声影响时, 可以将模型调整为 … q n 并不满足高斯 噪声分布特点,而∗ T 是高斯分布的,则 …
高维线性模型的影响点诊断
张欣， 赵俊龙 - 北京师范大学学报(自然科学版), 2023 - bnujournal.com
… Dantzig selector: statistical estimation when p is much larger than n[J]. The Annals of … The
Cook distance measures effect of observations on least square coefficient estimates. In contrast…
Cook distance measures effect of observations on least square coefficient estimates. In contrast…
[HTML][HTML] 基于t函数的稳健变量选择方法
钟先乐， 樊亚莉， 张探探 - 上海理工大学学报, 2017 - jns.usst.edu.cn
… by the penalized function in the penalized estimating equation.Meanwhile, through the …
T , x i 取自p维多元正态分布, 即x i ~N(0, I p ), 这里p=8.随机误差ε 1 , ε 2 , …, ε n 相互独立, 且都…
T , x i 取自p维多元正态分布, 即x i ~N(0, I p ), 这里p=8.随机误差ε 1 , ε 2 , …, ε n 相互独立, 且都…
[HTML][HTML] 高维组学数据分析中的贝叶斯变量选择方法
董晓强， 许树红， 陶然， 王彤 - 中华流行病学杂志, 2017 - html.rhhz.net
… the number of variable p is usually greater than the observation cases n, and often has
high correlation between independent variables. Therefore, it is a great statistical challenge to …
high correlation between independent variables. Therefore, it is a great statistical challenge to …
[PDF][PDF] 参数自适应调整的稀疏贝叶斯重构算法
夏建明， 杨俊安， 陈功 - 电子与信息学报, 2014 - edit.jeit.ac.cn
… is significantly better than the other algorithms when choosing the non-ideal parameters.
Key words: Compressive sensing; Sparse signal reconstruction; Iterative reweighting; Sparse …
Key words: Compressive sensing; Sparse signal reconstruction; Iterative reweighting; Sparse …
基于压缩感知的MIMO 系统稀疏信道估计
王妮娜， 桂冠， 张治， 唐恬 - 应用科学学报, 2011 - jas.shu.edu.cn
… This paper studies sparse channel estimation for single carrier MIMO systems. A novel method
… The Dantzig selector: statistical estimation when p is much larger than n [J]. The Annals of …
… The Dantzig selector: statistical estimation when p is much larger than n [J]. The Annals of …
[HTML][HTML] 超高维缺失响应数据的特征筛选
邹丽英， 刘祎 - 中国海洋大学学报(自然科学版), 2023 - xml-data.org
… 记Y为连续的响应变量,X=(X 1 , …, X p ) T 为p×1维的连续预测变量.假设维数p相对于样本容量
n呈指数增长,即log(p)=Ο(n α ),常数α>0.其中X是完全可观测的,而Y可能缺失.由于观测数据是不…
n呈指数增长,即log(p)=Ο(n α ),常数α>0.其中X是完全可观测的,而Y可能缺失.由于观测数据是不…