六合彩网上投注app

近日，六合彩网上投注app-六合彩投注网 博士后研究员靖凯立在徐晨教授的指导下，在统计学四大国际顶级期刊之一的Journal of the American Statistical Association (JASA)上在线发表论文“Class-specific Joint Feature Screening in Ultrahigh-dimensional Mixture Regression”（下载链接）。JASA是美国统计学协会主办的统计学科期刊，是统计学领域具有高度影响力与广泛认可度的国际顶尖杂志之一。

随着数据收集技术的日新月异的发展，很多新型的数据集都呈现出高维异构的特点；这对传统的统计分析带来了巨大挑战。为更有效的处理高维异构数据，本文提出了一种新颖的基于混合高斯回归的联合特征筛选方法。新的方法巧妙地在传统EM迭代过程中嵌入one-step目标逼近并构建了基于模型稀疏度约束的快速迭代算法sEAM。新的特征筛选法能够主动识别并精确筛选出异构数据中对于不同隐含类别的不同重要特征，进而大幅减少算力成本并提高模型的可解释性。在典型场景下，sEAM比传统的FMRLasso方法带来至少50%的筛选效率提升和约20%的筛选精度提升，从而为高维异构数据的处理提供了全新的重要工具。

作者简介：论文第一作者靖凯立为六合彩网上投注app-六合彩投注网 博士后研究员，本科毕业于西安交大数学与应用数学专业、博士毕业于加拿大渥太华大学统计学专业。该论文的合作者为加拿大麦吉尔大学的Abbas Khalili教授。通讯作者徐晨教授为西安交大领军学者、鹏城国家实验室高级研究员，国家重大人才计划入选者。

靖凯立博士            徐晨教授