スパース線形回帰のためのSLOPE:漸近性と最適正則化【JST・京大機械翻訳】

Hu Hong; Lu Yue M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217069318146 整理番号：21P0011973

スパース線形回帰のためのSLOPE:漸近性と最適正則化【JST・京大機械翻訳】

SLOPE for Sparse Linear Regression:Asymptotics and Optimal Regularization

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発行年： 2019年03月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年06月04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)

スパース線形回帰では,SLOPE推定器は,それらの大きさに従って推定の異なる座標をペナルティ化することによりLASSOを一般化する。本論文では,未知パラメータの数が観測数に比例して成長する漸近領域におけるSLOPEの正確な性能特性化を示した。漸近的特性化により,推定と可変選択設定の両方でSLOPEの基本限界を導くことができた。また,基本限界に達するような正則化シーケンスを最適に設計するための計算可能な方法も提供した。両設定において,最適設計問題は,効率的で正確な有限次元近似を持つ,ある無限次元凸最適化問題として定式化できることを示した。数値シミュレーションは,すべての漸近予測を検証した。それらは,既存の文献で使用される他の設計に対して,著者らの最適正則化シーケンスの優位性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

信号理論 , 統計学

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