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关于投影的一个集中定理

机器学习 2012-07-02 v1 机器学习

摘要

XRDX \in R^D 均值为零且具有有限二阶矩。我们证明,在一种精确的意义下,XXRdR^d(其中 d<Dd < D)的几乎所有线性投影看起来都像球面高斯分布的尺度混合——具体而言,即分布 N(0,σ2Id)N(0, \sigma^2 I_d) 的混合,其中特定 σ\sigma 分量的权重为 P(X2=σ2D)P(|X|^2 = \sigma^2 D)。这一效应的程度取决于 ddDD 的比值,以及 XX 分布的一个特定的偏心系数。我们在多种实验中探讨了这一结果。

关键词

引用

@article{arxiv.1206.6813,
  title  = {A concentration theorem for projections},
  author = {Sanjoy Dasgupta and Daniel Hsu and Nakul Verma},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1206.6813},
  year   = {2012}
}

备注

Appears in Proceedings of the Twenty-Second Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2006)