基于压缩数据的有效数据感知协方差估计器
机器学习
2020-10-13 v1 机器学习
摘要
从海量高维分布式数据中估计协方差矩阵对多种实际应用具有重要意义。本文中，我们提出一种基于数据感知加权采样的协方差矩阵估计器，即 DACE，其能提供无偏协方差矩阵估计，并在相同压缩比下获得更精确的估计。此外，我们将所提 DACE 扩展至处理多类分类问题，并给出理论依据，同时在合成与真实世界数据集上进行了广泛实验，以证明我们 DACE 的优越性能。
引用
@article{arxiv.2010.04966,
title = {Effective Data-aware Covariance Estimator from Compressed Data},
author = {Xixian Chen and Haiqin Yang and Shenglin Zhao and Michael R. Lyu and Irwin King},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.04966},
year = {2020}
}
备注
12 pages, 5 figures