一种具有显式极限分布的低秩矩阵恢复迭代硬阈值估计量
统计理论
2016-03-02 v3 统计理论
摘要
我们考虑随机噪声高维环境下的低秩矩阵恢复问题。我们提出了一种基于迭代硬阈值方法的低秩矩阵新估计量，该估计量计算高效且简单。我们证明了该估计量在 Frobenius 风险以及在任何正交基变换下的一致逐元风险方面均是有效的。这一结果使我们能够在设计矩阵为高斯分布的情况下，给出该估计量的极限分布，这对于构建低秩矩阵条目低维子集的检验和置信集具有重要意义。
引用
@article{arxiv.1502.04654,
title = {An iterative hard thresholding estimator for low rank matrix recovery with explicit limiting distribution},
author = {Alexandra Carpentier and Arlene K. H. Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.04654},
year = {2016}
}