求解稀疏逻辑回归问题的嵌套BB算法的分裂增广拉格朗日算法

论文摘要

逻辑回归是经典的分类方法,广泛应用于数据挖掘、机器学习和计算机视觉.现研究带有程。模约束的逻辑回归问题.这类问题广泛用于分类问题中的特征提取,且一般是NP-难的.为了求解这类问题,提出了嵌套BB（Barzilai and Borwein）算法的分裂增广拉格朗日算法（SALM-BB）.该算法在迭代中交替地求解一个无约束凸优化问题和一个带程。模约束的二次优化问题.然后借助BB算法求解无约束凸优化问题.通过简单的等价变形直接得到带程。模约束二次优化问题的精确解,并且给出了算法的收敛性定理.最后通过数值实验来测试SALM-BB算法对稀疏逻辑回归问题的计算精确性.数据来源包括真实的UCI数据和模拟数据.数值实验表明,相对于一阶算法SLEP,SALM-BB能够得到更低的平均逻辑损失和错分率.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 梁仁莉,白延琴

关键词: 稀疏逻辑回归,分裂增广拉格朗日算法,特征提取

来源: 运筹学学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 上海大学理学院数学系

基金: 国家自然科学基金(No.11371242)

分类号: O212.1

DOI: 10.15960/j.cnki.issn.1007-6093.2019.02.008

页码: 86-94

总页数: 9

文件大小: 574K

下载量: 102

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