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大数据下广义线性模型的分布式估计

定价:42 元
作    者:范烨  著 
出 版 社:中国统计出版社
ISBN:978-7-5230-0104-2
出版时间:2023-03-21
装    帧:平装开    本:16
内容简介
作者介绍
目录

  内容简介


分布式存储是目前解决大数据存放问题的一种行之有效且较为流行的方式。它是把收集到的全部样本数据分成若干个子数据块,然后将这些数据块以分布式的方式存储在多台通过网络互联的计算机上,每台计算机仅仅需要存储一个子数据块。该书主要针对大数据下广义线性模型中的两类常见估计问题进行分布式算法研究。一是利用广义线性模型的分布式二次近似表示,给出了一种分布式的自适应lasso估计方法QAGLM-alasso,并进一步基于LARS(least angle regression)算法发展了一种QAGLM-alasso估计的正则化路径求解算法QAGLM-LARS。二是利用广义线性模型的分布式二次近似表示,给出了一种分布式的非凸惩罚估计方法QAGLM-NC,而后又基于ADMM(alternating direction method of multipliers)方法发展了一种求解QAGLM-NC估计的并行算法QAGLM-ADMM。目标读者是具备一定的统计学专业知识、对海量数据和分布式计算感兴趣的读者。

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