10月13日 林华珍:Centre-augmented L2-type regularization for subgroup learning(70周年校庆系列学术报告)

时间:2021-10-02

讲座主题:Centre-augmented L2-type regularization for subgroup learning

主讲人:林华珍

举行地点:腾讯会议,ID:713 652 103

主办单位:经济与管理学部

开始时间:2021-10-13 19:00:00

      现有的亚组分析方法大致可以分为两类:有限混合模型(FMM)和具有L1型惩罚的正则化方法。在本文中,通过在损失函数中引入群中心和L2型惩罚,我们提出了一种新的中心增强正则化(CAR)方法。该方法可以被看作是正则化方法和FMM的统一。与现有方法相比,该方法具有更高的效率,更好的稳健性,也更方便计算。特别地,它的计算复杂度从传统的成对惩罚方法的O(n^2)降低到O(nK),其中n是样本大小,K是亚组的数量。我们建立了CAR的渐近正态性,证明了算法的收敛性。我们也将CAR应用于一个多中心临床试验数据集:丁丙诺啡治疗鸦片依赖。与现有方法相比,我们得到了更大的R^2,并确定了三个额外的重要变量。(与Ling Zhou, Ye He, Yingcun Xia合作。)

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