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题名/责任者:

大数据下广义线性模型的分布式估计/范烨著

出版发行项:

北京:中国统计出版社,2023.03

ISBN及定价:

978-7-5230-0104-2/CNY42.00

载体形态项:

112页;24cm

丛编项:

统计前沿系列丛书

个人责任者:

范烨 著

学科主题:

线性模型-研究

中图法分类号:

O212

提要文摘附注:

本书主要针对大数据下广义线性模型中的两类常见估计问题进行分布式算法研究。(1)利用广义线性模型的分布式二次近似表示，给出了一种分布式的自适应lasso估计方法，QAGLM-alasso，并进一步基于LARS(leastangleregression)算法发展了一种QAGLM-alasso估计的正则化路径求解算法，QAGLM-LARS。(2)利用广义线性模型的分布式二次近似表示，给出了一种分布式的非凸惩罚估计方法，QAGLM-NC，而后又基于ADMM(alternatingdirectionmethodofmultipliers)方法发展了一种求解QAGLM-NC估计的并行算法，QAGLM-ADMM。

使用对象附注:

线性模型研究人员

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