逻辑回归的特征空间草图绘制
机器学习
2023-03-28 v1 机器学习
摘要
我们提出了用于逻辑回归的 coreset 构造、特征选择与降维的新颖界。这三种方法均可视为对逻辑回归输入进行草图绘制。在 coreset 构造方面，我们解决了先前工作中的开放问题，并给出了 coreset 构造方法复杂度的新颖界。在特征选择与降维方面，我们开创了逻辑回归前向误差界的研究。我们的界在常数因子范围内是紧的，且我们的前向误差界可推广至广义线性模型。
引用
@article{arxiv.2303.14284,
title = {Feature Space Sketching for Logistic Regression},
author = {Gregory Dexter and Rajiv Khanna and Jawad Raheel and Petros Drineas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.14284},
year = {2023}
}