苏美红

作品数：3被引量：11H指数：2
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供职机构：西北大学更多>>
发文主题：损失函数正则化LAD泛化一致性更多>>
发文领域：理学自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《纯粹数学与应用数学》《南京大学学报（自然科学版）》《纺织高校基础科学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于LAD-Elastic Net的模型选择被引量：2
《南京大学学报（自然科学版）》2015年第4期894-900,共7页苏美红 张海 张凌洁 
国家自然科学基金(11171272)
高维、海量数据分析是机器学习以及统计学研究热点,而数据之间的高相关性以及噪声的重尾分布是经典机器学习算法失效的主要原因.基于此,提出了LAD-Elastic Net模型,并进一步研究了其模型选择一致性的问题.该模型所选用的损失函数为绝对...
关键词：稀疏性 模型选择 一致性 稳健性 
基于不同损失函数的模型选择和正则化学习方法被引量：9
《纺织高校基础科学学报》2014年第4期463-469,共7页苏美红 张海 
国家自然科学基金资助项目(11171272)
研究了不同损失函数的模型选择问题.讨论了在机器学习领域中具有重要意义的损失函数需满足的一般性条件.在此条件下,以覆盖数作为假设空间的度量,给出不同损失函数对应的机器学习正则化模型的样本误差的上界估计,进一步得到了高效的模...
关键词：学习理论 算法稳定性 泛化 
LS,LAD组合损失的高维统计性质分析被引量：1
《纯粹数学与应用数学》2013年第5期536-543,共8页张凌洁 苏美红 张海 
国家自然科学基金(11171272)
主要针对损失函数为最小二乘LS(Least Squares)和最小绝对偏差LAD(Least Absolute Deviation)的凸组合形式,研究了观测数n和预测数p均趋于无穷大(lim n→∞p/n=κ,κ>0)时,高维稳健统计性质和高维罚稳健统计性质,得到了稳健估计和罚稳...
关键词：线性模型 高维 稳健估计 罚稳健估计 LS+LAD的凸组合 
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