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高校应用数学学报  2014, Vol. 29 Issue (2): 127-137    
    
多图模型的联合估计的群桥方法
张凌洁,张海
西北大学数学学院, 陕西西安 710069
A group bridge approach for joint estimation of multiple graphical models
ZHANG Ling-jie, ZHANG Hai
Department of Mathematics, Northwest University, Xi’an 710069, China
 全文: PDF 
摘要: 高斯图模型研究独立随机变量之间的关系. 主要针对该模型, 提出了一种分层惩罚连接单个图模型估计的多图模型. 研究了新模型的 高维统计性质, 给出模型的参数估计, 并得到了相合性及稀疏性两大理论.
关键词: 图模型协方差矩阵分层罚项桥方法    
Abstract: Gaussian graph model which studies the relationships between the independent random variables is one of the topic of machine learning. In this paper, a method is proposed to link the estimation of separate graphical models through a hierarchical penalty. By studying the highdimensional statistical properties of the new model, the asymptotic consistency and sparsistency of the proposed parameter estimation are proved.
Key words: graphical models    covariance matrix    hierarchical bridge penalty    bridge approach
收稿日期: 2013-12-20 出版日期: 2018-07-28
CLC:  O212.1  
基金资助: 国家自然科学基金(11171272); 陕西省自然科学基础研究计划(2011JM1008); 陕西教育厅专项科研计划(JC11217)
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张凌洁
张海

引用本文:

张凌洁, 张海. 多图模型的联合估计的群桥方法[J]. 高校应用数学学报, 2014, 29(2): 127-137.

ZHANG Ling-jie, ZHANG Hai. A group bridge approach for joint estimation of multiple graphical models. Applied Mathematics A Journal of Chinese Universities, 2014, 29(2): 127-137.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/amjcua/CN/        http://www.zjujournals.com/amjcua/CN/Y2014/V29/I2/127

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