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基于正则线性模型的马尔科夫边学习算法
被引量：
1
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作者
严曙
胡晓波
王儒敬
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第2期182-191,共10页
已被证明修改的岭回归模型(MRRLM)在满足一定条件下可以发现目标变量的马尔科夫边的子集。但由于该模型引入协方差矩阵,导致在有变量共线的数据集上无法求解。为克服MRRLM缺陷寻找合适的替代模型,以实证的方式结合置换检验方法研究MRRL...
已被证明修改的岭回归模型(MRRLM)在满足一定条件下可以发现目标变量的马尔科夫边的子集。但由于该模型引入协方差矩阵,导致在有变量共线的数据集上无法求解。为克服MRRLM缺陷寻找合适的替代模型,以实证的方式结合置换检验方法研究MRRLM与其他正则线性模型马尔科夫边发现效率之间的关系,并研究新的变种岭回岭模型(NVRRLM)在数据集上的适用性规律。实验结果表明:在低维连续数据集上,MRRLM马尔科夫边子集的发现效率远高于岭回归模型,但与拉索模型和弹性网络模型基本相近;在低维二值离散数据集上,MRRLM与岭回归模型、拉索模型和弹性网络模型的马尔科夫边的子集发现效率基本相近;NVRRLM完全可以用于变量共线数据集上马尔科夫边的子集发现。实验结果为解决低维变量共线数据集上选择合适的MRRLM替代模型提供了依据。
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关键词
马尔科夫边
修改的岭回归模型
正则线性
模型
贝叶斯网络
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题名
基于正则线性模型的马尔科夫边学习算法
被引量：
1
1
作者
严曙
胡晓波
王儒敬
机构
中国科学院合肥智能机械研究所
中国科学技术大学
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第2期182-191,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61773360)。
文摘
已被证明修改的岭回归模型(MRRLM)在满足一定条件下可以发现目标变量的马尔科夫边的子集。但由于该模型引入协方差矩阵,导致在有变量共线的数据集上无法求解。为克服MRRLM缺陷寻找合适的替代模型,以实证的方式结合置换检验方法研究MRRLM与其他正则线性模型马尔科夫边发现效率之间的关系,并研究新的变种岭回岭模型(NVRRLM)在数据集上的适用性规律。实验结果表明:在低维连续数据集上,MRRLM马尔科夫边子集的发现效率远高于岭回归模型,但与拉索模型和弹性网络模型基本相近;在低维二值离散数据集上,MRRLM与岭回归模型、拉索模型和弹性网络模型的马尔科夫边的子集发现效率基本相近;NVRRLM完全可以用于变量共线数据集上马尔科夫边的子集发现。实验结果为解决低维变量共线数据集上选择合适的MRRLM替代模型提供了依据。
关键词
马尔科夫边
修改的岭回归模型
正则线性
模型
贝叶斯网络
Keywords
Markov boundary
Modified form of the ridge regression model
Regularized linear model
Bayesian network
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于正则线性模型的马尔科夫边学习算法
严曙
胡晓波
王儒敬
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
1
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