De-sparsified lasso
ડી-સ્પાર્સિફાઇડ લાસો ઉચ્ચ-પરિમાણીય મોડેલમાં મોટા પરિમાણ વેક્ટરના એક અથવા ઓછા-પરિમાણીય ઘટકો માટે વિશ્વાસ અંતરાલો અને આંકડાકીય પરીક્ષણો બનાવવામાં ફાળો આપે છે. ડિઝાઇન મેટ્રિક્સ (વેક્ટર) સાથે ઉચ્ચ-પરિમાણીય રેખીય મોડેલ, અજ્ઞાત રીગ્રેસન વેક્ટરથી સ્વતંત્ર. પરિમાણ શોધવાની સામાન્ય પદ્ધતિ લાસો દ્વારા છેઃ ડી-સ્પાર્સિફાઇડ લાસો એ લાસો એસ્ટિમેટરમાંથી સુધારેલી પદ્ધતિ છે જે કરુશ-કુહ્ન-ટકર શરતોને પૂર્ણ કરે છે જે નીચે મુજબ છેઃ જ્યાં એક મનસ્વી મેટ્રિક્સ છે. મેટ્રિક્સ સરોગેટ ઇન્વર્સ કોવેરિયન્સ મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરીને બનાવવામાં આવે છે. સામાન્યીકૃત રેખીય મોડેલ વર્ણનાત્મક-સામાન્ય દંડાત્મક અંદાજકર્તાઓ અને અનુરૂપ સિદ્ધાંત સામાન્યીકૃત રેખીય મોડેલો જેવા બહિર્મુખ નુકસાન કાર્યો ધરાવતા મોડેલો પર પણ લાગુ કરી શકાય છે. સમાન રીતે, મેટ્રિક્સ ઇનપુટ સાથે નોડ મુજબ રીગ્રેસન માટે લાસોને નીચે પ્રમાણે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છેઃ મેટ્રિક્સ દ્વારા દર્શાવો જેને આપણે નોડવાઈસ લાસોનો ઉપયોગ કરીને લગભગ ઇન્વર્ટ કરવા માંગીએ છીએ. ડી-સ્પાર્સિફાઇડ-નોર્મ રેગ્યુલરાઇઝ્ડ એસ્ટિમેટર નીચે મુજબ છેઃ જ્યાં વિકર્ણ તત્વ વિનાની મી હરોળ સૂચવે છે, અને તે મી હરોળ અને મી સ્તંભ વિનાનો પેટા મેટ્રિક્સ છે. સંદર્ભો સામાન્યીકૃત રેખીય નમૂનાઓ