統一ロバスト推定【JST・京大機械翻訳】

Wang Zhu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206371714091 整理番号：22P0197693

統一ロバスト推定【JST・京大機械翻訳】

Unified Robust Estimation

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資料名：
発行年： 2020年10月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年02月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ロバスト推定は,異常値の存在における信頼できるパラメータ推定の提供に主に関係する。多くのロバスト損失関数を,様々な計算アルゴリズムとともに回帰と分類において提案した。しかし,現代のペナルティ化一般化線形モデル(GLM)では,観測の異常値状態を決定するために重みを提供できるロバスト推定に関する研究が限られている。本論文は,凹凸関数(CC-家族)の複合体である損失関数の大きなファミリーに基づく統一フレームワークを提案した。CC-ファミリーの特性を調べ,CC-推定を反復再加重凸最適化(IRCO)により革新的に行い,ロバスト線形回帰における反復再加重最小二乗の一般化である。ロバストGLMでは,IRCOは反復再加重GLMになる。統一フレームワークはペナルティ推定とロバストサポートベクトルマシンを含み,多様なデータアプリケーションで実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , システム・制御理論一般 , 数値計算

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