《表2:协变量分组情形下分类效果对比》

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《Logistic组稀疏回归模型的Bayes建模及变分推断》

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针对Logistic组稀疏回归问题，本文在Bayes概率框架下建立了参数估计的新模型，并基于变分Bayes方法导出参数的后验推断公式和新样本的概率预测公式．与建模Logistic组稀疏回归问题的优化方法进行比较，本文提出的方法具有模型可解释性、参数的自动估计以及估计量拥有概率解等良好性质，而且模拟实验结果进一步表明所提出的方法具有更好的分类预测效果．在未来的工作中，我们拟将本文所提出的方法推广到多分类的Logistic组稀疏回归问题上．