論文の概要: Spectral Methods for Data Science: A Statistical Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08496v1
- Date: Tue, 15 Dec 2020 18:40:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-05-07 09:33:58.912010
- Title: Spectral Methods for Data Science: A Statistical Perspective
- Title（参考訳）: データサイエンスのための分光法:統計的展望
- Authors: Yuxin Chen, Yuejie Chi, Jianqing Fan, Cong Ma
- Abstract要約: スペクトル法は、巨大でノイズの多い不完全なデータから情報を抽出するための単純で驚くほど効果的な手法として登場した。
この本は、現代の統計学的観点から、体系的で包括的でアクセスしやすいスペクトル法の導入を意図している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.2486912080998
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spectral methods have emerged as a simple yet surprisingly effective approach
for extracting information from massive, noisy and incomplete data. In a
nutshell, spectral methods refer to a collection of algorithms built upon the
eigenvalues (resp. singular values) and eigenvectors (resp. singular vectors)
of some properly designed matrices constructed from data. A diverse array of
applications have been found in machine learning, data science, and signal
processing. Due to their simplicity and effectiveness, spectral methods are not
only used as a stand-alone estimator, but also frequently employed to
initialize other more sophisticated algorithms to improve performance.
While the studies of spectral methods can be traced back to classical matrix
perturbation theory and methods of moments, the past decade has witnessed
tremendous theoretical advances in demystifying their efficacy through the lens
of statistical modeling, with the aid of non-asymptotic random matrix theory.
This monograph aims to present a systematic, comprehensive, yet accessible
introduction to spectral methods from a modern statistical perspective,
highlighting their algorithmic implications in diverse large-scale
applications. In particular, our exposition gravitates around several central
questions that span various applications: how to characterize the sample
efficiency of spectral methods in reaching a target level of statistical
accuracy, and how to assess their stability in the face of random noise,
missing data, and adversarial corruptions? In addition to conventional $\ell_2$
perturbation analysis, we present a systematic $\ell_{\infty}$ and
$\ell_{2,\infty}$ perturbation theory for eigenspace and singular subspaces,
which has only recently become available owing to a powerful "leave-one-out"
analysis framework.
- Abstract（参考訳）: スペクトル法は、巨大でノイズの多い不完全なデータから情報を抽出するための単純で驚くほど効果的な手法として登場した。
簡単に言えば、スペクトル法は固有値(resp)に基づいて構築されたアルゴリズムの集合を指す。
特異値)と固有ベクトル(resp。
データから構築されたいくつかの適切に設計された行列の特異ベクトル)。
様々な応用が機械学習、データサイエンス、信号処理で発見されている。
その単純さと有効性のため、スペクトル法は単独の推定器としてだけでなく、他の洗練されたアルゴリズムを初期化して性能を向上させるために頻繁に用いられる。
スペクトル法の研究は古典的行列摂動理論やモーメントの方法に遡ることができるが、過去10年間、非漸近的ランダム行列理論(英語版)の助けを借りて、統計モデリングのレンズを通してその効力を減弱する理論的な進歩を目撃してきた。
このモノグラフは、現代の統計的観点から、体系的で包括的でアクセスしやすいスペクトル法の導入を示し、様々な大規模アプリケーションにおけるアルゴリズムの影響を強調することを目的としている。
特に,統計的精度の目標レベルに達する際のスペクトル法のサンプル効率を特徴付ける方法や,無作為なノイズやデータ不足,反面的な汚職に対して,その安定性を評価する方法など,さまざまな応用分野にまたがるいくつかの中心的疑問を浮き彫りにした。
従来の $\ell_2$ 摂動解析に加えて、固有空間と特異部分空間に対する体系的な $\ell_{\infty}$ と $\ell_{2,\infty}$ 摂動理論を提示する。
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