郭骁
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：西北大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于无标度先验的图模型结构学习被引量：3
- 2016年
- 本文研究在无标度先验下,图模型的结构学习问题.提出新的正则化模型,其惩罚项为Log型和Lq型惩罚函数的复合,该模型包含无标度先验.本文使用重赋权迭代算法求解该模型.实验表明,所提出的新模型有效、实用,其在参数估计和模型选择方面均有良好效果.
- 郭骁张海吴奖伦
- 关键词：图模型正则化
- 高维大规模网络的结构估计
- 随着计算和数据采集技术的发展,在各个应用领域中积累了大量复杂数据.这些数据中往往蕴含着直接或潜在的网络（图）结构.网络数据分析已成为近年来统计、生物信息、统计物理等领域的研究热点之一.现实世界中的网络通常具有无标度特征、...
- 郭骁
- 关键词：复杂网络图模型高维大规模数据
- 文献传递
- 基于Group SCAD的组变量选择
- 受科学技术发展的驱动,海量数据可以以较之过去更小的代价被高效的采集和存储.维数极高是这些数据的一个共同显著特征.同时,海量数据往往具有低维结构特征.因此,结合数据结构先验,开展高维数据的稀疏建模方法及理论研究具有十分重要...
- 郭骁
- 关键词：稀疏性非凸优化
- 文献传递
