图稀疏逻辑回归
机器学习
2017-12-18 v1 机器学习
摘要
我们引入图稀疏逻辑回归(Graph-Sparse Logistic Regression),一种用于分类的新算法,适用于支撑集在图上应为稀疏但连通的情形。我们在合成数据上验证了该算法,并以 L1 正则化逻辑回归为基准进行了比较。随后我们在蛋白质组学数据于互作组图上的生物信息学背景下探索了我们的技术。我们公开了所有实验代码,并提供 GSLR 作为开源包。
引用
@article{arxiv.1712.05510,
title = {Graph-Sparse Logistic Regression},
author = {Alexander LeNail and Ludwig Schmidt and Johnathan Li and Tobias Ehrenberger and Karen Sachs and Stefanie Jegelka and Ernest Fraenkel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.05510},
year = {2017}
}
备注
7 pages, 2 figures, NIPS DISCML workshop paper