基于非平稳数据的惩罚对数似然准则的一般性 oracle 不等式
统计理论
2024-05-20 v1 统计理论
摘要
我们证明了针对惩罚对数似然准则的 oracle 不等式，即使数据不独立且不平稳，也成立，基于鞅方法。我们检验了 various contexts 下的假设：独立同分布(i.i.d)数据的密度估计、隐含马尔可夫模型、脉冲神经网络、对抗性多臂老虎机。在每种情况下，我们都将结果与文献进行比较，说明尽管在最经典的情况下（i.i.d），我们在对数因子上损失了一些，但在更依赖的情况下，这些结果要么相当于现有结果，要么更为一般。
关键词
引用
@article{arxiv.2405.10582,
title = {General oracle inequalities for a penalized log-likelihood criterion based on non-stationary data},
author = {Julien Aubert and Luc Lehéricy and Patricia Reynaud-Bouret},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.10582},
year = {2024}
}