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Sparse inverse covariance estimation with the graphical lasso

We consider the problem of estimating sparse graphs by a lasso penalty applied to the inverse covariance matrix. Using a coordinate descent procedure for the lasso, we develop a simple algorithm—the graphical lasso—that is remarkably fast: It solves a 1000-node problem (∼500000 parameters) in at mos...

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Detalhes bibliográficos
Main Authors: Friedman, Jerome, Hastie, Trevor, Tibshirani, Robert
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: Oxford University Press 2008
Assuntos:
Acesso em linha:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3019769/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18079126
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1093/biostatistics/kxm045
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