为提升Logistic回归模型在分类问题上的应用表现,本文将自适应Lasso 和自适应Ridge结合,建立双重自适应弹性网. 双重自适应弹性网同时具有oracle 性质和自适应分组效应,这确保了它在一定的假设前提下,能有效估计参数和准确选取重要变量,进而使所建立的Logistic回归模型变得简而精.模拟和实例分析表明,双重自适应弹性网适用于具有自适应分组效应的中度或高度相关情形,其提升Logistic 回归的表现等同于或高于弹性网及其部分改进法.
在这篇综述中我们首先简要介绍平面光滑(或解析)向量场的周期函数的概念, 以及它的等时性、单调性和临界周期的个数. 然后我们介绍本领域中一些重要的结果, 特别是关于等时中心, 关于椭圆函数或超椭圆函数所导出的向量场的周期函数, 和关于二次可积系统的周期函数. 除了这些结果, 我们在第六节中还列出一些相关的猜想和问题, 这可以作为进一步研究的论题.
张量广义逆与张量偏序是张量理论的重要组成部分.
在 T-乘积下, 本文引入三阶张量 T-CS 逆, 给出该逆的若干刻画和性质,
并应用该逆引入新的二元关系: ${\small\textcircled{S}}$ 序.
在 i-EP 张量集合中, 该 ${\small\textcircled{S}}$ 序与 T-星序等价.
进一步, 本文应用 ${\small\textcircled{S}}$ 序引入 T-CS 偏序并给出其刻画.
设$\varphi:M^{n}\to N^{n+p}$是一般外围流形中的$n$维紧致无边子流形. $\varphi$的第二基本型模长平方$S$、 平均曲率模长平方$H^{2}$和迹零第二基本型模长平方$\rho=S-nH^{2}$等重要的低阶曲率分别刻画了全测地、极小、全脐等重要的几何性质. 本文构造低阶曲率泛函${\mathcal L}_{(I,n,F)}(\varphi)=
\int_{M}F(S,H^{2}){\rm{d}}v, {\mathcal L}_{(II,n,F)}(\varphi)=\int_{M}F(\rho,H^{2}){\rm{d}}v$, 其中$F:[0,+\infty)\times [0,+\infty)\to \mathbb{R}$ 是一个抽象的充分光滑的双变量函数. 这类泛函可刻画子流形与全测地子流形、极小子流形和全脐子流形的整体差异, 将多类子流形泛函囊括在统一的框架之下, 且与子流形中多类著名问题, 如Willmore猜想, 有着密切联系. 本文将计算第一变分公式, 在空间形式中构造临界点的一些例子, 推导泛函临界点的积分不等式, 并基于此对间隙现象进行讨论.