Selection of the Regularization Parameter in Graphical Models Using Network Characteristics
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
assessment of the efficiency of s.p.g.c refineries using network dea
data envelopment analysis (dea) is a powerful tool for measuring relative efficiency of organizational units referred to as decision making units (dmus). in most cases dmus have network structures with internal linking activities. traditional dea models, however, consider dmus as black boxes with no regard to their linking activities and therefore do not provide decision makers with the reasons...
analysis of power in the network society
اندیشمندان و صاحب نظران علوم اجتماعی بر این باورند که مرحله تازه ای در تاریخ جوامع بشری اغاز شده است. ویژگیهای این جامعه نو را می توان پدیده هایی از جمله اقتصاد اطلاعاتی جهانی ، هندسه متغیر شبکه ای، فرهنگ مجاز واقعی ، توسعه حیرت انگیز فناوری های دیجیتال، خدمات پیوسته و نیز فشردگی زمان و مکان برشمرد. از سوی دیگر قدرت به عنوان موضوع اصلی علم سیاست جایگاه مهمی در روابط انسانی دارد، قدرت و بازتولید...
15 صفحه اولRegularization Parameter Selection in the Group Lasso
This article discusses the problem of choosing a regularization parameter in the group Lasso proposed by Yuan and Lin (2006), an l1-regularization approach for producing a block-wise sparse model that has been attracted a lot of interests in statistics, machine learning, and data mining. It is important to choose an appropriate regularization parameter from a set of candidate values, because it...
متن کاملthe test for adverse selection in life insurance market: the case of mellat insurance company
انتخاب نامساعد یکی از مشکلات اساسی در صنعت بیمه است. که ابتدا در سال 1960، توسط روتشیلد واستیگلیتز مورد بحث ومطالعه قرار گرفت ازآن موقع تاکنون بسیاری از پژوهشگران مدل های مختلفی را برای تجزیه و تحلیل تقاضا برای صنعت بیمه عمر که تماما ناشی از عدم قطعیت در این صنعت میباشد انجام داده اند .وهدف از آن پیدا کردن شرایطی است که تحت آن شرایط انتخاب یا کنار گذاشتن یک بیمه گزار به نفع و یا زیان شرکت بیمه ...
15 صفحه اولGraphical models: parameter learning
“Graphical models” combine graph theory and probability theory to provide a general framework for representing models in which a number of variables interact. Graphical models trace their origins to many different fields and have been applied in wide variety of settings: for example, to develop probabilistic expert systems, to understand neural network models, to infer trait inheritance in gene...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Journal of Computational and Graphical Statistics
سال: 2018
ISSN: 1061-8600,1537-2715
DOI: 10.1080/10618600.2017.1366910