本文關(guān)鍵詞：超高維可加模型下的特征篩選，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：特征篩選方法在統(tǒng)計(jì)學(xué)研究和其它科學(xué)領(lǐng)域中有著非常重要的地位,它的實(shí)用價值不容小覷。然而,隨著科學(xué)的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)量日益龐大,且模型擬合日趨靈活和復(fù)雜。在很多科學(xué)領(lǐng)域中,以LASSO為基礎(chǔ)的篩選方法已經(jīng)不再適用。眾多研究者在超高維數(shù)據(jù)中進(jìn)行了深入地研究和探索,提出了一系列的篩選方法,然而,仍有很多問題需要解決。本文主要研究了超高維可加模型下的特征篩選方法,提出了以核函數(shù)為基礎(chǔ),并通過局部線性近似得到的估計(jì)方法。對于超高維可加模型,都可以運(yùn)用此種方法得到良好的篩選結(jié)果。在一定的假設(shè)條件下,本文提出的方法有安全篩選性質(zhì)。模擬結(jié)果也表明了本文所提出的方法擁有良好的篩選結(jié)果。本文主要內(nèi)容分成四部分。第一章介紹了本文的研究背景以及實(shí)際意義。第二章主要講述了近年來國內(nèi)外學(xué)者在特征篩選方法方面的一些研究成果,分別為懲罰函數(shù)為基礎(chǔ)的特征篩選方法;超高維線性模型下的特征篩選法方法;以及超高維可加模型下的特征篩選方法。第三章介紹了本文提出的篩選方法以及安全篩選性質(zhì)和收斂性。第四章用Monte Carlo數(shù)據(jù)模擬進(jìn)一步模擬本文中所提到的方法,并通過R語言實(shí)現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：特征篩選 超高維可加模型 局部線性近似 安全篩選性質(zhì)
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：C81
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-6
• 1 緒論6-10
• 1.1 研究的現(xiàn)實(shí)背景和意義6
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀6-8
• 1.2.1 以懲罰函數(shù)為基礎(chǔ)的特征篩選方法7
• 1.2.2 超高維線性模型的特征篩選方法7-8
• 1.2.3 其它模型下的特征篩選方法8
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容以及結(jié)構(gòu)8-10
• 2 預(yù)備知識10-12
• 2.1 幾種函數(shù)以及符號10
• 2.2 用到的引理10-12
• 3 超高維可加模型下的特征篩選方法12-25
• 3.1 模型與步驟12-13
• 3.2 安全篩選性質(zhì)13-14
• 3.2.1 條件13
• 3.2.2 結(jié)論13-14
• 3.3 證明過程14-25
• 3.3.1 引理證明14-20
• 3.3.2 定理證明20-25
• 4 模擬25-31
• 4.1 模擬實(shí)例25-26
• 4.2 結(jié)果分析26-31
• 5 結(jié)論以及展望31-32
• 致謝32-33
• 參考文獻(xiàn)33-35
• 附錄 A．作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表或已完成的論文及專利35

【相似文獻(xiàn)】

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