基于融合Lasso的非參數(shù)加性分位數(shù)回歸模型
模式識別與人工智能
頁數(shù)： 15 2024-01-15
摘要： 加性分位數(shù)回歸為非線性關(guān)系的建模提供一種靈活、魯棒的方法.擬合加性分位數(shù)模型的方法通常使用樣條函數(shù)逼近分量，但需要先驗的選擇節(jié)點，計算速度較慢，并不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)問題.因此文中提出基于融合Lasso的非參數(shù)加性分位數(shù)回歸模型(Nonparametric Additive Quantile Regression Model Based on Fused Lasso, AQFL),... （共15頁）
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