高维数据统计方法、理论与应用

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章绪论

1.1框架结构

1.2潜在价值和挑战

1.3关于本书

1.3.1本书的组织结构

1.4实例

1.4.1基因学中的生物标记发现及预测

第2章线性模型中的Lasso

2.1本章的组织结构

2.2引言及预备知识

2.2.1Lasso评估量

2.3正交观测量

2.4预测

2.4.1Lass0预测的实际应用

2.4.2渐进理论的一些结果

2.5变量筛选和IIB-B0IIq-范数

2.5.1变量筛选中的调谐参数选择

2.5.2针对DNA结合点的M0tif回归

2.6变量选择

2.6.1邻域稳定性和irrepresentable条件

2.7总结关键性质和相关假设

2.8自适应Lasso：两阶段流程

2.8.1说明：仿真数据和motif回归

2.8.2正交观测量

2.8.3自适应Lasso：弱条件下的变量选择

2.8.4计算

2.8.5多步骤自适应Lasso

2.8.6非凸的惩罚函数

……

第3章广义线性模型和Lasso

第4章GroupLasso

第5章加性模型和单变量平滑函数

第6章Lasso理论

第7章使用Lasso做变量选择

第8章l1l2-惩罚过程理论

第9章非凸损失函数与l1-正则化

0章稳定解

1章线性模型及拓展的p-值

2章贪婪算法及Booting算法

3章图形化建模

4章概率以及矩不等式
,本书融合了高维数据的方法概念、计算算法以及高维统计学方面的数学理论和应用，以实际数据的分析应用为牵引，以数学方法和定理的推倒为依据，详细介绍了基于Lasso的高维数据变量选择、估计与预测，并结合实例进行分析比较。,

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