Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão (2018)
- Autor:
- Autor USP: LEONARDI, FLORENCIA GRACIELA - IME
- Unidade: IME
- Assunto: REGRESSÃO LINEAR
- Language: Português
- Abstract: Nesta palestra serão apresentados alguns problemas típicos de estimação em altas dimensões, como o caso de modelos de regressão linear com mais variáveis que observações u ou de modelos gráficos onde o número de vértices é maior que o tamanho da amostra. Introduziremos estimadores do tipo LASSO com regularização baseada na norma l1, e explicaremos quais são as vantagens deste tipo de proposta. Além da exposição teórica, apresentaremos alguns exemplos de aplicação.
- Imprenta:
- Publisher: UFSCar
- Publisher place: São Carlos, SP
- Date published: 2018
- Source:
- Título do periódico: Livro de programa, resumos e anotações
- Conference titles: #meetingdata
-
ABNT
LEONARDI, Florencia Graciela. Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão. 2018, Anais.. São Carlos, SP: UFSCar, 2018. Disponível em: http://www.datascience.ufscar.br/meetingdata/book_meetingdata.pdf. Acesso em: 29 mar. 2024. -
APA
Leonardi, F. G. (2018). Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão. In Livro de programa, resumos e anotações. São Carlos, SP: UFSCar. Recuperado de http://www.datascience.ufscar.br/meetingdata/book_meetingdata.pdf -
NLM
Leonardi FG. Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão [Internet]. Livro de programa, resumos e anotações. 2018 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: http://www.datascience.ufscar.br/meetingdata/book_meetingdata.pdf -
Vancouver
Leonardi FG. Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão [Internet]. Livro de programa, resumos e anotações. 2018 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: http://www.datascience.ufscar.br/meetingdata/book_meetingdata.pdf - Some upper bounds for the rate of convergence of penalized likelihood context tree estimators
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