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ggmncv：r中的非凸形惩罚高斯图形模型
2020
描述
在多元数据集中研究复杂关系是整个科学的常见任务。最近，高斯图形模型已成为一种越来越流行的模型，用于表征随机变量的条件依赖性结构。虽然图形套索（ℓ1型）是最著名的估计器具有几个缺点，使其对模型选择的理想程度不足。现在有专门为克服“ 1-五元素固有的问题”而开发的替代形式的正规化形式。但是，迄今为止，这些替代方案一直很慢，无法为研究工作者提供软件。为了解决这种缺乏软件的缺乏，我开发了包含各种非关节罚款的ggmncv，两种估计算法，绘制功能以及一种进行统计推断的方法。作为额外的奖励，GGMNCV可用于惩罚最小二乘。在描述了各种非凸的惩罚之后，通过使用人格心理学的数据集来证明GGMNCV的功能。
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