A partially proximal linearized alternating minimization method for finding Dantzig selectors
The Dantzig selector (DS) is an efficient estimator designed for high-dimensional linear regression problems, especially for the case where the number of samples n is much less than the dimension of features (or variables) p . In this paper, we first reformulate the underlying DS model as an unconst...
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Veröffentlicht in: | Computational & applied mathematics 2021-03, Vol.40 (2), Article 62 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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