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高维统计中线性化Bregman算法的Libra:R包教程.R包,Libra,代表高维统计学中线性化的BRegman Al-gorithm.线性化Bregman算法是生成模型估计稀疏正则化路径的一种简单迭代过程,在图像恢复应用数学中有着广泛的应用,特别适合于大规模问题的并行实现.这种算法的局限性是一种稀疏限制的梯度下降法,称为逆尺度空间,它沿着稀疏模型从零模型到过零模型的并行路径演化.在稀疏线性回归中,具有早期停止正则化的动力学可以证明在与LASSO几乎相同的条件下满足无偏Oracle估计,而LASSO有偏.尽管这些动态算法得到了成功的应用,但它们的统计一致性理论在很大程度上仍然是开放的,除了线性回归的一些最新进展.在本教程中,将讨论统计中几种广泛使用的稀疏模型的算法实现,包括线性回归,逻辑回归和几种图形模型(高斯,伊辛和波茨).除了模拟例子外,还展示了各种应用案例,包括糖尿病的真实世界数据集,cops获奖者的出版物以及两部中国经典小说"西游记"和"红楼梦"的社交网络.
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