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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