Zapis dowodowy metody
MCP Penalized Regression
MCP (Minimax Concave Penalty) is a variable selection method developed by Zhang (2010) that uses a concave penalty function for automated feature selection. Like SCAD, MCP addresses bias in lasso by avoiding shrinkage of large coefficients, but uses a different penalty shape that is computationally simpler than SCAD.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
Minimax Concave Penalty Penalized Regression
Taksonomiczny zapis metody · latent-structure / psychometrics
- Zhang, C. H. (2010). Nearly unbiased variable selection under minimax concave penalty. Annals of Statistics, 38(2), 894-942. · DOI 10.1214/09-AOS729
- Breheny, P., & Huang, J. (2011). Coordinate descent algorithms for nonconvex penalized regression. Annals of Applied Statistics, 5(1), 232-253. · URL
- Zhang, C. H., & Zhang, T. (2012). A general theory of concave regularized M-estimators. Statistical Science, 27(4), 506-537. · URL
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Brak wyselekcjonowanych twierdzeń
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.