基于正则线性模型的马尔科夫边学习算法

严曙; 胡晓波; 王儒敬

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基于正则线性模型的马尔科夫边学习算法

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cqvip:已被证明修改的岭回归模型(MRRLM)在满足一定条件下可以发现目标变量的马尔科夫边的子集。但由于该模型引入协方差矩阵,导致在有变量共线的数据集上无法求解。为克服MRRLM缺陷寻找合适的替代模型,以实证的方式结合置换检验方法研究MRRLM与其他正则线性模型马尔科夫边发现效率之间的关系,并研究新的变种岭回岭模型(NVRRLM)在数据集上的适用性规律。实验结果表明:在低维连续数据集上,MRRLM马尔科夫边子集的发现效率远高于岭回归模型,但与拉索模型和弹性网络模型基本相近;在低维二值离散数据集上,MRRLM与岭回归模型、拉索模型和弹性网络模型的马尔科夫边的子集发现效率基本相近;NVRRLM完全可以用于变量共线数据集上马尔科夫边的子集发现。实验结果为解决低维变量共线数据集上选择合适的MRRLM替代模型提供了依据。

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来源
《计算机应用与软件》 |2020年第2期|182-191|共10页
作者
严曙; 胡晓波; 王儒敬;
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作者单位

中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥 230031;

中国科学技术大学安徽合肥 230026;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
马尔科夫边; 修改的岭回归模型; 正则线性模型; 贝叶斯网络;

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