Záznam dôkazov metódy
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.
Zdrojový záznam
Citácie skopírované doslovne zo zdrojového záznamu metódy. Nevyplýva z nich žiadne overenie na úrovni tvrdenia.
Minimax Concave Penalty Penalized Regression
Taxonomický záznam metódy · 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
Spracované tvrdenia
Tvrdenia uložené v registri dôkazov, každé s vlastným hodnotením.
Zatiaľ žiadne spracované tvrdenia
Tento pohľad nevymýšľa hodnotenie tvrdenia, ak register žiadne nemá.
Súvisiace metódy
Vygenerované z grafu metód a zobrazené ako vzťahy navrhnuté strojom – nevyplýva z nich žiadne tvrdenie o dôkaze.