Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
  Sparse regression via a trust-region proximal method

Kim, D., Sra, S., & Dhillon, I. (2010). Sparse regression via a trust-region proximal method.

Item is

Externe Referenzen

einblenden:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Kim, D, Autor
Sra, S1, Autor           
Dhillon, I, Autor
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We present a method for sparse regression problems. Our method is based on the nonsmooth trust-region framework that minimizes a sum of smooth convex functions and a nonsmooth convex regularizer. By employing a separable quadratic approximation to the smooth part, the method enables the use of proximity operators, which in turn allow tackling the nonsmooth part efficiently. We illustrate our method by implementing it for three important sparse regression problems. In experiments with synthetic and real-world large-scale data, our method is seen to be competitive, robust, and scalable.

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n):
 Datum: 2010-04
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://www.euro2010lisbon.org/EUROXXIVProgramme.pdf
BibTex Citekey: 6522
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle

einblenden: