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Statistical Learning for Structural Patterns with Trees

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자료유형E-Book
개인저자Yan, Xiaohan.
단체저자명Cornell University. Statistics.
서명/저자사항Statistical Learning for Structural Patterns with Trees.
발행사항[S.l.] : Cornell University., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항169 p.
소장본 주기School code: 0058.
ISBN9780438344921
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 80-01(E), Section: B.
Adviser: Jacob Bien.
요약In achieving structural patterns in parameters, we focus on two challenging cases in which (1) hierarchical sparsity pattern is desired such that one group of parameters is set to zero whenever another is set to zero
요약For achieving hierarchical sparsity patterns in parameters, we investigate the differences between group lasso (GL) and latent overlapping group lasso (LOG) in terms of their statistical properties and computational efficiency. We highlight a ph
요약Another kind of sparsity we care about is sparsity in the data itself. It is prevalent to have many highly sparse features for counting frequency of rare events in diverse areas, ranging from natural language processing (e.g., rare words) to bio
일반주제명Statistics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International80-01B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T15000916

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
1 WE00025825 310 가야대학교/전자책서버(컴퓨터서버)/ 대출가능 인쇄 이미지  

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