Arşiv logosu
  • English
  • Türkçe
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • English
  • Türkçe
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Liu, Zhongmo" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Distributed non-convex regularization for generalized linear regression
    (Pergamon-Elsevier Science Ltd, 2024) Sun, Xiaofei; Zhang, Jingyu; Liu, Zhongmo; Polat, Kemal; Gai, Yujie; Gao, Wenliang
    Distributed penalized generalized linear regression algorithms have been widely studied in recent years. However, they all assume that the data should be randomly distributed. In real applications, this assumption is not necessarily true, since the whole data are often stored in a non-random manner. To tackle this issue, a non- convex penalized distributed pilot sample surrogate negative log-likelihood learning procedure is developed, which can realize distributed high-dimensional variable selection for generalized linear models, and be adaptive to the non-random situations. The established theoretical results and numerical studies all validate the proposed method.

| Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi | Kütüphane | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Kütüphanesi, Bolu, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2025 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim