基于组稀疏回归模型的气候数据关联分析任务书

 2021-08-20 12:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

1.学习并理解《Sparse Group Lasso: Consistency and Climate Applications》中的算法,实现论文中的实验;

2.通过所学的编程语言实现论文算法

3.将论文中提出的算法进行适当延伸,运用到其他相关领域。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

1.学习论文《Sparse Group Lasso: Consistency and Climate Applications》,翻译论文,理解论文,了解论文的大致内容。

2.查阅资料,学习组稀疏回归模型在数据处理中的应用的条件;对比该模型与其他数据处理模型在数据处理效果的不同之处;

3.学习论文提到的算法,学习算法实现需要的条件以及在相关领域的运用情况;

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3. 主要参考文献

1.Soumyadeep,Chatterjee Karsten Steinhaeuser,Arindam Banerjee ,Snigdhansu Chatterjee and Auroop Gangulyz,'Sparse Group Lasso: Consistency and Climate Applications 'SIAM Society for Industrial And Applied Mathiematic[Online].

Available:http://epubs.siam.org/doi/abs/10.1137/1.9781611972825.5

2.F. Bach, “Consistency of the group lasso and multiple kernel learning,” JMLR, vol. 9, pp. 1179–1225, 2008.

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