条件区间分位数超高维特征筛选研究

条件区间分位数超高维特征筛选研究

论文摘要

超高维数据下的特征筛选是模型降维建模的重要环节.基于条件分位数的改进超高维特征筛选方法在给定分位点有扰动情况下可能会导致筛选变量不稳定,针对该问题,引入全局条件分位数的思想,提出基于条件区间分位数的超高维特征筛选方法,并通过理论及数值模拟证明其特征筛选的确定性独立筛选性质和所提方法的有限样本性质.

论文目录

  • 0 引言
  • 1 筛选和排序过程
  • 2 数值模拟
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 来鹏,张洁,季静雯

    关键词: 超高维,特征筛选,区间分位数,确定性筛选性质

    来源: 郑州大学学报(理学版) 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 数学

    单位: 南京信息工程大学数学与统计学院

    基金: 国家自然科学基金项目(11771215),江苏省自然科学基金项目(BK20161530),江苏省“青蓝工程”项目(2016),国家社科基金重大项目(16ZDA047)

    分类号: O212

    DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2017336

    页码: 39-43

    总页数: 5

    文件大小: 150K

    下载量: 63

    相关论文文献

    • [1].岩土工程简化可靠度设计方法——修正分位数法[J]. 岩土工程学报 2020(08)
    • [2].大数据分位数算法在实现烟草行业降本增效的有效性初探[J]. 数字技术与应用 2017(03)
    • [3].无条件分位数处理效应方法及其应用[J]. 数量经济技术经济研究 2017(02)
    • [4].入院时急性缺血性脑卒中患者血超氧化物歧化酶水平与出院不良结局的关系[J]. 家庭医药.就医选药 2016(08)
    • [5].核分位数估计及其应用[J]. 数学的实践与认识 2013(21)
    • [6].基于分位数分解的城乡收入差距研究[J]. 统计与决策 2016(24)
    • [7].门限分位数自回归模型及在股市收益自相关分析中的应用[J]. 改革与开放 2017(16)
    • [8].基于非条件分位数估计法的中国文化产业效率研究[J]. 统计与信息论坛 2012(11)
    • [9].加权复合分位数自回归模型在隧道围岩变形预测中的应用[J]. 大地测量与地球动力学 2017(05)
    • [10].产权异质性与商业银行效率差异分位数估计[J]. 商业研究 2013(06)
    • [11].非参数分位数估计在我国非寿险公司偿付能力额度计算中的应用[J]. 经济论坛 2012(12)
    • [12].均匀分布分位数的区间估计[J]. 江苏广播电视大学学报 2009(03)
    • [13].缺失数据下条件分位数的估计及其渐近性质[J]. 广西科学 2009(03)
    • [14].基于P-分位数法的船舶上下行航线选择[J]. 人民珠江 2018(07)
    • [15].社会经济发展与35~74岁人群糖尿病关联的分析[J]. 中国慢性病预防与控制 2020(02)
    • [16].煤炭发热量的分位数线性回归分析研究[J]. 兰州石化职业技术学院学报 2016(01)
    • [17].分位数误差校正模型及应用[J]. 数量经济技术经济研究 2016(10)
    • [18].城乡个人收入差距的分位数因果效应估计[J]. 现代管理科学 2015(02)
    • [19].石油期货收益率的分位数建模及其影响因素分析[J]. 中国管理科学 2012(03)
    • [20].区间约束数据条件分位数估计的大样本性质[J]. 凯里学院学报 2010(03)
    • [21].分数填补下两总体分位数差异的半经验似然推断[J]. 高校应用数学学报A辑 2009(04)
    • [22].新型农村合作医疗对农业劳动力供给的影响[J]. 中国经济问题 2020(03)
    • [23].分位数模型回归分析[J]. 四川精神卫生 2018(04)
    • [24].分位数局部调整模型及应用[J]. 数量经济技术经济研究 2011(08)
    • [25].一种概率分布的极值分位数的最优估计[J]. 应用概率统计 2008(05)
    • [26].西部地区金融发展的多维减贫效应——基于空间面板分位数模型的实证分析[J]. 福建论坛(人文社会科学版) 2020(02)
    • [27].大数据视阈下的分位数分析技术[J]. 中国统计 2018(01)
    • [28].门限分位数自回归模型的预测方法及应用[J]. 数量经济技术经济研究 2016(03)
    • [29].碳捕集中考虑碳价概率分布拟合抽样误差的超分位数–鲁棒优化方法[J]. 中国电机工程学报 2020(04)
    • [30].非线性自回归模型的分位数推断[J]. 高校应用数学学报A辑 2018(04)

    标签:;  ;  ;  ;  

    条件区间分位数超高维特征筛选研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢