自适应广义线性模型非凸惩罚下变量选择渐近理论的开题报告

自适应广义线性模型非凸惩罚下变量选择渐近理论的开题报告一、研究背景与意义随着大数据时代的到来，统计学习理论和方法得到了广泛的应用和发展。其中，非凸罚函数正则化的广义线性模型（GLM）是一种重要的统计学