前言
距上一篇时间颇长,不过继续Jiashun老师的讲课心得。上一篇谈到稀疏、弱信号的一种处理框架——Higher Criticism,在分类、聚类等领域可以有比较好的应用。具体如何应用,此处不详谈,大家可以看看他第二节课的PPT以及该篇论文。在第二节课结束时,他提了一个结论:
Surprisingly, penalization methods (e.g., the L0-penalization method) are not optimal for rare/weak signals, even in very simple settings and even with the tuning parameters ideally set。
也就是说在稀疏、弱信号下,由L0衍生出来的方法并不是最优的,比较容易出问题。虽然我依稀记得某些论文模拟显示信噪比过低时候不少penalty方法结果并不太好,不过Jiashun老师的这个结论还是让我比较吃惊,毕竟被很正经的提出来了,而且他还有相对的解决方案!着实让我很感兴趣。
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