机译:惩罚M估计中正则化路径的弱收敛
DREAM-DTAA, Renault;
Institut TELECOM, TELECOM ParisTech, LTCI CNRS, 46, rue Barrault, 75634 Paris Cedex 13, France;
akaike information criterion (AIC); lasso; pathwise argmin theorem; penalized M-estimation; regularization path; weak convergence;
机译:注射性和弱* -To-弱连续性足以用于收敛速率的1-正规化
机译:两层分层Ky Fan minimax不等式的近端惩罚和近端分裂算法的弱且强收敛
机译:最低阶弱化自适应不连续Galerkin方法的收敛性分析
机译:求解法正则M估计的梯度方法的FASt全局收敛
机译:使用正常化来评估多个协变量之间的差异项目:通过坐标血统和软阈值处理的惩罚期望 - 最大化算法
机译:贝叶斯惩罚似然重建的β正则化参数是否总始终影响正电子发射断层扫描的量化准确性和图像质量?
机译:惩罚m估计中正则化路径的弱收敛性