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基于自适应惩罚的潜变量高斯图模型结构学习
作者姓名:
郑倩贞
徐平峰
作者单位:
1. 长春工业大学数学与统计学院;2. 东北师范大学前沿交叉研究院
摘 要:
采用自适应惩罚似然方法解决含潜变量高斯图模型的结构学习问题.模拟结果表明,自适应惩罚显著优于非自适应惩罚,可有效降低估计偏差,更准确地估计给定潜变量时观测变量间的条件独立性关系.
关 键 词:
潜变量高斯图模型
自适应LASSO惩罚
自适应核范数惩罚
交替方向乘子法
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