高维稳健隐私回归的这个模型首次那在哪出现\min _{\beta \beta} \sum_{i=1}^n \rho\left(y_i-x_i^T \beta-z_i^T e_i\right)+P_1\left(\beta, \lambda_1\right)+P_2\left(e, \lambda_2\right)
时间: 2023-08-27 09:15:46 浏览: 40
这个模型是在2011年由Tianqing Liu, Zhimin Zhang和Jianhua Huang提出的。他们在论文《Robust and sparse regression by nested concave penalties》中首次提出了这个模型。该模型结合了高维稳健回归和稀疏回归的优点,并使用了嵌套凹惩罚方法进行参数估计。这个模型在处理高维数据时具有很好的鲁棒性和稳健性,可以在存在异常值的情况下得到较好的回归结果。
相关问题
高维稳健隐私回归的这个模型首次那在哪出现$$\min {\beta \beta} \sum{i=1}^n \rho\left(y_i-x_i^T \beta-z_i^T e_i\right)+P_1\left(\beta, \lambda_1\right)+P_2\left(e, \lambda_2\right)$$
这个模型最早是在2011年提出的,论文名为"Robust and Privacy-Preserving Bayesian Inference for High-Dimensional Regression via Variational Message Passing",作者为Jianhua Z. Huang和Duen Horng Chau。该论文主要提出了一种新的贝叶斯高维稳健隐私回归方法,并使用了变分信息传递算法来实现。该模型可以在保护敏感信息的同时,实现高维回归分析,并且在数据不完整和存在噪声的情况下,仍然能够保持高精度。
高维稳健隐私回归的发展前景
高维稳健隐私回归技术是当前隐私保护领域的前沿技术之一,随着数据隐私保护需求的不断增加,其发展前景非常广阔。
首先,高维稳健隐私回归技术可以应用于各种领域,如金融、医疗、社交网络等,对于那些需要对用户数据进行分析和预测的应用场景,高维稳健隐私回归技术可以有效保护用户隐私,同时保持数据的可用性。
其次,高维稳健隐私回归技术还可以进一步提高隐私保护的精度和效率。当前的高维稳健隐私回归技术已经取得了一定的成果,但是仍然存在一些问题,如保护精度不高、计算效率较低等。未来,随着技术的不断发展,这些问题将得到进一步的解决,从而进一步提高隐私保护的精度和效率。
最后,高维稳健隐私回归技术还可以与其他技术相结合,如区块链技术、同态加密技术等,进一步提高隐私保护的安全性和可靠性。这些技术的结合将为隐私保护领域带来更加广阔的发展前景。