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Motivation: Differential network inference is a fundamental and challenging problem to reveal gene interactions and regulation relationships under different conditions. Many algorithms have been devel...
基于Post-LASSO方法的就医需求多控制变量选择
就医 工具变量 交互要素 最小绝对收缩和选择算子(LASSO)
2018/11/15
分析省级层面就医需求的政策变量和交互要素，并控制地区和时间效应的异质性，为精确估计医疗改革效应和医疗机构区域合理布局提供科学依据.以就医需求和就医供给的代理变量、区域特征控制变量建立指标体系，采用Post-double-selection-LASSO方法选择潜在变量及其函数形式.一阶差分、全控制变量和各省标准差集聚三个模型的比较结果显示，标准差集聚模型较好地控制时间趋势和初始差异，证实复杂就医需求...
基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应
说话人自适应 本征音子 组稀疏约束 稀疏组LASSO 约束 近点梯度法
2015/12/21
本征音子说话人自适应方法在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象，提出了一种基于稀疏组
LASSO 约束的本征音子说话人自适应算法。首先给出隐马尔可夫—高斯混合模型下本征音子说话人自适应的基
本原理；然后将稀疏组LASSO 正则化引入到本征音子说话人自适应，通过调整权重因子控制模型的复杂度，并
通过一种加速近点梯度的数学优化算法来实现；最后将稀疏组LASSO 约束的自适应算法与当前多种正则...