FuSSO：函数收缩与选择算子
机器学习
2014-03-11 v2 机器学习
统计理论
统计理论
摘要
我们提出了 FuSSO，这是一种 LASSO 的函数类比方法，能够高效地找出一组稀疏的函数输入协变量，用于对实值响应进行回归。FuSSO 以半参数方式实现这一目标，不对输入函数协变量的性质做任何参数假设，仅假设函数协变量到响应的映射呈线性形式。我们通过证明在各种条件下渐近稀疏一致性 (asymptotic sparsistency)，为 FuSSO 的使用提供了统计学依据。此外，我们在合成数据和真实世界数据上均观察到了良好的结果。
引用
@article{arxiv.1311.2234,
title = {FuSSO: Functional Shrinkage and Selection Operator},
author = {Junier B. Oliva and Barnabas Poczos and Timothy Verstynen and Aarti Singh and Jeff Schneider and Fang-Cheng Yeh and Wen-Yih Tseng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.2234},
year = {2014}
}