Vi tar itu med problemet med att återvinna en gemensam uppsättning kovariater som är relevanta samtidigt för flera klassificeringsproblem. Genom att bestraffa summan av 2 normer av de koefficienter som är förknippade med varje kovariat över olika klassificeringsproblem, uppmuntras liknande gleshetsmönster i alla modeller. För att dra fördel av lösningarnas gleshet på höga legaliseringsnivåer föreslår vi ett blockvis vägföljande system som ungefär spårar regulariseringsbanan. När regulariseringskoefficienten minskar, upprätthåller och uppdaterar algoritmen samtidigt en växande uppsättning kovariater som samtidigt är aktiva för alla problem. Vi visar också hur man använder slumpmässiga projektioner för att utvidga detta tillvägagångssätt till problemet med gemensamt subrymdsval, där flera prediktorer finns i ett gemensamt lågdimensionellt subrymdsutrymme. Vi presenterar teoretiska resultat som visar att detta slumpmässiga projektion tillvägagångssätt konvergerar till den lösning som genereras av spårnorm legalisering. Slutligen presenterar vi en mängd olika experimentella resultat som utforskar gemensamt kovariat urval och gemensamt subrymd urval, jämföra den väg-följer tillvägagångssätt
I Ref föreslogs ett tillvägagångssätt som uppmuntrar liknande sparsamhetsmodeller för alla uppgifter genom att summan av l 2 normer för de koefficienter som är förknippade med varje egenskap för olika klassificeringsuppgifter bestraffas.
Joint covariate selection and joint subspace selection for multiple classification problems
{'venue': None, 'journal': 'Statistics and Computing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}