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噪声与协变量为重尾且被异常值污染时的稀疏线性回归

机器学习 2024-08-05 v1 机器学习

作者: Takeyuki Sasai , Hironori Fujisawa

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摘要

我们研究了在稀疏性假设下估计线性回归系数的问题，其中协变量和噪声来自重尾分布。此外，我们还考虑了协变量和噪声不仅来自重尾分布而且被异常值污染的情况。我们的估计器可以高效计算，并表现出尖锐的误差界。

关键词

稀疏线性回归重尾分布异常值协变量噪声误差界鲁棒估计

引用

@article{arxiv.2408.01336,
  title  = {Sparse Linear Regression when Noises and Covariates are Heavy-Tailed and Contaminated by Outliers},
  author = {Takeyuki Sasai and Hironori Fujisawa},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01336},
  year   = {2024}
}

备注

This research builds on and improves the results of arxiv:2206.07594. There will be no further update for the earlier manuscript