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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
.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邻域稳定和irrepresentable条件
2.7总结关键质和关设
2.8自适应Lasso:两阶段流程
2.8.1说明: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章广义线模型和Lasso
第4章GroupLasso
第5章加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章线模型及拓展的p-值
2章贪婪算法oting算法
3章图形化建模
4章概率以及矩不等式
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