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近几年来,医疗大数据领域发展迅速,医疗数据的积累量迅速增加,这为研究人员做医疗数据分析提供了基础。如何充分利用海量的临床数......
异常值检测方法研究是当今数据分析领域的一个热门问题.传统的基于模型的异常值检测方法,往往是先对模型中的参数进行估计,再检测......
渗透率预测本质上属于拟合问题,因此可用拟合模型进行解决。机器学习模型是解决拟合问题的利器,其中LightGBM(light gradient boos......
当今时代多维数据在各个领域中频繁出现,如何从这些多维数据中选出最有影响力的几组数据显得尤为重要。本文研究的是变量选择方法......
随着大规模图像分类数据集的出现，设计一种可扩展的、高效的多类分类算法成为目前一个重要的挑战。基于迹范数正则惩罚函数，提出了一......
现有的有监督主题模型训练算法的时间复杂度一般线性于主题数量,限制了其大规模应用.基于此种情况,文中提出最大熵判别潜在狄利克......
文章将rLasso惩罚函数推广到Logistic回归模型,并给出单坐标rLasso惩罚估计问题的解析解,结合坐标下降算法思想,给出线性模型rLass......
本文主要研究带环境效应的基因组选择问题，通过把环境效应处理成固定效应，而标记效应处理成随机效应，建立混合线性模型，并首先采用极大......
经典的稀疏表示分类(Sparse Representation for Classification,SRC)算法是一种基于L_1范数最小化问题,它在很多应用场合都能取得......
为了提高孪生支持向量机（TSVM）的泛化性能,基于结构风险最小化的原则重构TSVM的原始优化问题,提出改进的TSVM（ITSVM）分类模型。为了加......
生存分析作为一种以缺失数据为研究对象的统计方法,近年来其应用范围由最开始的生物医学领域,扩展到了工业、商业、社会科学等很多......
基于变量交互和分层思想,提出了一种弱分层交互Lasso罚logistic回归模型。首先给出了交互模型定义和弱分层约束条件,然后给出了凸......
提出一种L1/2正则化Logistic回归模型,并针对此模型构造有效的求解算法.文中模型基于L1/2正则化理论建立,有效改善传统模型存在的......
大数据时代的到来产生了丰富海量的数据,但如何有效地检测出数据中异常突变点备受人们关注.变点检测技术无疑是目前解决这一问题的......
随着软件系统规模的日益增大及其逻辑复杂性的日益增强,软件中潜在的、未被测试技术发现的缺陷势必影响软件的质量。通过对软件缺......
在生物医学研究中,研究个体的失效时间往往存在删失,Cox比例风险模型是经常被用来处理此类删失数据的模型.对于带有删失的高维数据......
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结构突变是统计学、经济学、信号处理和生物信息学等学科领域中的研究热点之一.Z.Harchaoui等提出了基于LASSO的结构突变点检测方......
