Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão (2018)
- Autor:
- Autor USP: LEONARDI, FLORENCIA GRACIELA - IME
- Unidade: IME
- Assunto: REGRESSÃO LINEAR
- Language: Português
- Abstract: Nesta palestra serão apresentados alguns problemas típicos de estimação em altas dimensões, como o caso de modelos de regressão linear com mais variáveis que observações u ou de modelos gráficos onde o número de vértices é maior que o tamanho da amostra. Introduziremos estimadores do tipo LASSO com regularização baseada na norma l1, e explicaremos quais são as vantagens deste tipo de proposta. Além da exposição teórica, apresentaremos alguns exemplos de aplicação.
- Imprenta:
- Publisher: UFSCar
- Publisher place: São Carlos, SP
- Date published: 2018
- Source:
- Conference titles: #meetingdata
-
ABNT
LEONARDI, Florencia Graciela. Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão. 2018, Anais.. São Carlos, SP: UFSCar, 2018. Disponível em: http://www.datascience.ufscar.br/meetingdata/book_meetingdata.pdf. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Leonardi, F. G. (2018). Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão. In Livro de programa, resumos e anotações. São Carlos, SP: UFSCar. Recuperado de http://www.datascience.ufscar.br/meetingdata/book_meetingdata.pdf -
NLM
Leonardi FG. Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão [Internet]. Livro de programa, resumos e anotações. 2018 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: http://www.datascience.ufscar.br/meetingdata/book_meetingdata.pdf -
Vancouver
Leonardi FG. Estimadores regularizados para problemas de alta dimensão [Internet]. Livro de programa, resumos e anotações. 2018 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: http://www.datascience.ufscar.br/meetingdata/book_meetingdata.pdf - Some upper bounds for the rate of convergence of penalized likelihood context tree estimators
- Consistent model selection for the degree corrected stochastic blockmodel
- Computationally efficient change point detection for high-dimensional regression
- Advances in probability and mathematical statistics
- Cadeias estocásticas parcimoniosas com aplicações à classificação e filogenia das seqüências de proteínas
- Threshold detection under a semiparametric regression model
- Estatística para dados em alta dimensão
- Loss of memory of hidden Markov models and Lyapunov exponents
- Nonparametric statistical inference for the context tree of a stationary ergodic process
- Comments on: a random forest guided tour
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| Tipo | Nome | Link | |
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