کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1150385 | 957929 | 2010 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Nonlinear regression modeling via the lasso-type regularization
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We consider the problem of constructing nonlinear regression models with Gaussian basis functions, using lasso regularization. Regularization with a lasso penalty is an advantageous in that it estimates some coefficients in linear regression models to be exactly zero. We propose imposing a weighted lasso penalty on a nonlinear regression model and thereby selecting the number of basis functions effectively. In order to select tuning parameters in the regularization method, we use a deviance information criterion proposed by Spiegelhalter et al. (2002), calculating the effective number of parameters by Gibbs sampling. Simulation results demonstrate that our methodology performs well in various situations.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 140, Issue 5, May 2010, Pages 1125–1134
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 140, Issue 5, May 2010, Pages 1125–1134
نویسندگان
Shohei Tateishi, Hidetoshi Matsui, Sadanori Konishi,