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Using the Margins Command to Estimate and Interpret Adjusted Predictions and Marginal Effects
Using the Margins Command to Estimate and Interpret Adjusted Predictions and Marginal Effects
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Using the Margins Command to Estimate and Interpret Adjusted Predictions and Marginal Effects

Williams, Richard

The Stata journal, 2012-06, Vol.12 (2), p.308-331 [Periódico revisado por pares]

Sage Publications, Inc

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2
Proximal Alternating Minimization and Projection Methods for Nonconvex Problems: An Approach Based on the Kurdyka-Łojasiewicz Inequality
Proximal Alternating Minimization and Projection Methods for Nonconvex Problems: An Approach Based on the Kurdyka-Łojasiewicz Inequality
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Proximal Alternating Minimization and Projection Methods for Nonconvex Problems: An Approach Based on the Kurdyka-Łojasiewicz Inequality

Attouch, Hédy ; Bolte, Jérôme ; Redont, Patrick ; Soubeyran, Antoine

Mathematics of operations research, 2010-05, Vol.35 (2), p.438-457 [Periódico revisado por pares]

Linthicum: Institute for Operations Research and the Management Sciences

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3
Mini-batch stochastic approximation methods for nonconvex stochastic composite optimization
Mini-batch stochastic approximation methods for nonconvex stochastic composite optimization
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Mini-batch stochastic approximation methods for nonconvex stochastic composite optimization

Ghadimi, Saeed ; Lan, Guanghui ; Zhang, Hongchao

Mathematical programming, 2016-01, Vol.155 (1-2), p.267-305 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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4
Phase recovery, MaxCut and complex semidefinite programming
Phase recovery, MaxCut and complex semidefinite programming
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Phase recovery, MaxCut and complex semidefinite programming

Waldspurger, Irène ; d’Aspremont, Alexandre ; Mallat, Stéphane

Mathematical Programming, Series A, 2015-02, Vol.149 (1-2), p.47-81 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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5
Iteration complexity of randomized block-coordinate descent methods for minimizing a composite function
Iteration complexity of randomized block-coordinate descent methods for minimizing a composite function
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Iteration complexity of randomized block-coordinate descent methods for minimizing a composite function

Richtarik, Peter ; Takac, Martin

Mathematical programming, 2014-04, Vol.144 (1-2), p.1-38 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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6
Minimizing finite sums with the stochastic average gradient
Minimizing finite sums with the stochastic average gradient
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Minimizing finite sums with the stochastic average gradient

Schmidt, Mark ; Le Roux, Nicolas ; Bach, Francis

Mathematical programming, 2017-03, Vol.162 (1-2), p.83-112 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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7
Optimized first-order methods for smooth convex minimization
Optimized first-order methods for smooth convex minimization
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Optimized first-order methods for smooth convex minimization

Kim, Donghwan ; Fessler, Jeffrey A.

Mathematical programming, 2016-09, Vol.159 (1-2), p.81-107 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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8
Gradient methods for minimizing composite functions
Gradient methods for minimizing composite functions
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Gradient methods for minimizing composite functions

Nesterov, Yu

Mathematical programming, 2013-08, Vol.140 (1), p.125-161 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag

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9
Douglas–Rachford splitting for nonconvex optimization with application to nonconvex feasibility problems
Douglas–Rachford splitting for nonconvex optimization with application to nonconvex feasibility problems
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Douglas–Rachford splitting for nonconvex optimization with application to nonconvex feasibility problems

Li, Guoyin ; Pong, Ting Kei

Mathematical programming, 2016-09, Vol.159 (1-2), p.371-401 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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10
Universal gradient methods for convex optimization problems
Universal gradient methods for convex optimization problems
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Universal gradient methods for convex optimization problems

Nesterov, Yu

Mathematical programming, 2015-08, Vol.152 (1-2), p.381-404 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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