Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adversarial robust weighted Huber regression

論文の概要: Adversarial robust weighted Huber regression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11120v4
Date: Fri, 24 May 2024 07:32:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 00:41:01.423551
Title: Adversarial robust weighted Huber regression
Title（参考訳）: 対向ロバスト重み付きフーバー回帰
Authors: Takeyuki Sasai, Hironori Fujisawa,
Abstract要約: 線形回帰係数のロバストな推定を考察する。安定な階数と共分散行列の条件数に依存する推定誤差境界を導出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0257616108612373
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider a robust estimation of linear regression coefficients. In this note, we focus on the case where the covariates are sampled from an $L$-subGaussian distribution with unknown covariance, the noises are sampled from a distribution with a bounded absolute moment and both covariates and noises may be contaminated by an adversary. We derive an estimation error bound, which depends on the stable rank and the condition number of the covariance matrix of covariates with a polynomial computational complexity of estimation.
Abstract（参考訳）: 線形回帰係数のロバストな推定を考察する。本稿では,未知の共分散を持つ$L$-subGaussian分布から共変分がサンプリングされた場合,有界絶対モーメントを持つ分布からノイズがサンプリングされ,共変分と雑音の両方が敵によって汚染される場合に焦点を当てる。推定の多項式計算複雑性を伴う共変量共分散行列の安定ランクと条件数に依存する推定誤差境界を導出する。

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