R 语言中用于高维无向图估计的 huge 包
机器学习
2020-06-29 v1 机器学习
最优化与控制
摘要
我们描述一个名为 huge 的 R 包，其提供易用函数从数据估计高维无向图。该包实现了文献中的近期成果，包括 Friedman 等（2007）、Liu 等（2009, 2012）以及 Liu 等（2010）。与现有图估计包 glasso 相比，huge 包提供额外特性：（1）非使用 Fortran 而是用 C 编写，使代码更具可移植性且更易修改；（2）除拟合高斯图模型外，还提供拟合高维半参数高斯 copula 模型的函数；（3）更多如数据依赖模型选择、数据生成与图可视化的函数；（4）修正了图 lasso 算法的一个轻微收敛问题；（5）该包允许用户应用无损与有损筛选规则以扩展大规模问题，在计算与统计效率间权衡。
引用
@article{arxiv.2006.14781,
title = {The huge Package for High-dimensional Undirected Graph Estimation in R},
author = {Tuo Zhao and Han Liu and Kathryn Roeder and John Lafferty and Larry Wasserman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.14781},
year = {2020}
}
备注
Published on JMLR in 2012