Estimation and Feature Selection in High-Dimensional Mixtures-of-Experts Models

The statistical analysis of heterogeneous and high-dimensional data is being a challenging problem, both from modeling, and inference point of views, especially with the today’s big data phenomenon. This suggests new strategies, particularly in advanced analyses going from density estimation to pred...

وصف كامل

محفوظ في:

التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلف الرئيسي:	Huỳnh, Bảo Tuyên
التنسيق:	Doctoral thesis
اللغة:	English
منشور في:	Caen, France 2023
الموضوعات:	Mixture models Mixture of Experts Regularized Estimation Feature Selection Lasso L1-regularization Sparsity EM algorithm MM Algorithm Proximal-Newton Coordinate Ascent Clustering Classification Regression Prediction
الوصول للمادة أونلاين:	https://scholar.dlu.edu.vn/handle/123456789/2336
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

Thư viện lưu trữ:	Thư viện Trường Đại học Đà Lạt

كن أول من يترك تعليقا!

Estimation and Feature Selection in High-Dimensional Mixtures-of-Experts Models

مواد مشابهة