De-sparsified lasso
डी-स्पार्सिफाइड लासो उच्च-आयामी मॉडल में एक बड़े पैरामीटर वेक्टर के एकल या निम्न-आयामी घटकों के लिए विश्वास अंतराल और सांख्यिकीय परीक्षणों के निर्माण में योगदान देता है। डिजाइन मैट्रिक्स (वैक्टर) के साथ उच्च-आयामी रैखिक मॉडल, अज्ञात प्रतिगमन वेक्टर से स्वतंत्र। पैरामीटर को खोजने की सामान्य विधि लासो द्वारा की जाती हैः डी-स्पार्सिफाइड लासो लासो अनुमानक से संशोधित एक विधि है जो करुश-कुह्न-टकर शर्तों को पूरा करती हैः जहां एक मनमाना मैट्रिक्स है। मैट्रिक्स एक सरोगेट व्युत्क्रम सहप्रसरण मैट्रिक्स का उपयोग करके उत्पन्न किया जाता है। सामान्यीकृत रैखिक मॉडल वर्णनात्मक-मानक दंडात्मक अनुमानक आ संबंधित सिद्धांतकेँ उत्तल हानि कार्यवला मॉडल जेना कि सामान्यीकृत रैखिक मॉडल पर सेहो लागू कयल जा सकैत अछि। इसी तरह, मैट्रिक्स इनपुट के साथ नोड वाइज रिग्रेशन के लिए लासो को निम्नानुसार परिभाषित किया गया हैः एक मैट्रिक्स द्वारा निरूपित करें जिसे हम नोडवाइज लासो का उपयोग करके लगभग उल्टा करना चाहते हैं। डी-स्पार्सिफाइड-नॉर्म रेगुलराइज्ड एस्टिमेटर इस प्रकार हैः जहां विकर्ण तत्व के बिना की वीं पंक्ति को दर्शाता है, और छठी पंक्ति और वीं कॉलम के बिना उप मैट्रिक्स है। संदर्भ सामान्यीकृत रैखिक मॉडल