論文の概要: An elementary analysis of ridge regression with random design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08564v1
- Date: Wed, 16 Mar 2022 11:54:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-17 14:14:50.093691
- Title: An elementary analysis of ridge regression with random design
- Title(参考訳): ランダム設計による隆起回帰の初等的解析
- Authors: Jaouad Mourtada and Lorenzo Rosasco
- Abstract要約: 証明は短く、自己完結している。
これは交換可能性引数、行列の同一性、作用素の凸性の単純な組み合わせを用いて、経験過程の行列集中や制御を避ける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.095168532112638
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this short note, we present an elementary analysis of the prediction error
of ridge regression with random design. The proof is short and self-contained.
In particular, it avoids matrix concentration or control of empirical
processes, by using a simple combination of exchangeability arguments, matrix
identities and operator convexity.
- Abstract(参考訳): 本稿では、ランダムな設計によるリッジ回帰の予測誤差の基本的な解析について述べる。
証明は短く、自己完結している。
特に、交換可能性引数、行列の同一性、作用素の凸性の単純な組み合わせを用いて、経験過程の行列集中や制御を避ける。
関連論文リスト
- Unveiling the Statistical Foundations of Chain-of-Thought Prompting Methods [59.779795063072655]
CoT(Chain-of-Thought)の促進とその変種は、多段階推論問題を解決する効果的な方法として人気を集めている。
統計的推定の観点からCoTのプロンプトを解析し,その複雑さを包括的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-25T04:07:18Z) - Nonparametric regression on random geometric graphs sampled from submanifolds [2.3326951882644553]
ランダムな基底展開により設計したベイズ以前の分布から生じる後部分布の頻繁な挙動を解析する。
これらの手法の後方収縮速度は任意の正の滑らか度指数に対して最小値(対数係数まで)であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-31T15:18:44Z) - Selective Nonparametric Regression via Testing [54.20569354303575]
本研究では,所定の点における条件分散の値に関する仮説を検証し,留置手順を開発する。
既存の手法とは異なり、提案手法は分散自体の値だけでなく、対応する分散予測器の不確実性についても考慮することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-28T13:04:11Z) - Regularized Vector Quantization for Tokenized Image Synthesis [126.96880843754066]
画像の離散表現への量子化は、統合生成モデリングにおける根本的な問題である。
決定論的量子化は、厳しいコードブックの崩壊と推論段階の誤調整に悩まされ、一方、量子化は、コードブックの利用率の低下と再構築の目的に悩まされる。
本稿では、2つの視点から正規化を適用することにより、上記の問題を効果的に緩和できる正規化ベクトル量子化フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-11T15:20:54Z) - High-dimensional analysis of double descent for linear regression with
random projections [0.0]
ランダムな投影数が異なる線形回帰問題を考察し、固定された予測問題に対する二重降下曲線を確実に示す。
まず、リッジ回帰推定器を考察し、非パラメトリック統計学の古典的概念を用いて先行結果を再解釈する。
次に、最小ノルム最小二乗の一般化性能(バイアスと分散の観点から)の同値をランダムな射影に適合させ、二重降下現象の単純な表現を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T15:58:09Z) - Vector-Valued Least-Squares Regression under Output Regularity
Assumptions [73.99064151691597]
最小二乗回帰問題を無限次元出力で解くために,還元ランク法を提案し,解析する。
提案手法の学習バウンダリを導出し、フルランク手法と比較して統計的性能の設定を改善する研究を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-16T15:07:00Z) - Mitigating multiple descents: A model-agnostic framework for risk
monotonization [84.6382406922369]
クロスバリデーションに基づくリスクモノトナイズのための一般的なフレームワークを開発する。
本稿では,データ駆動方式であるゼロステップとワンステップの2つの手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T17:41:40Z) - Fluctuations, Bias, Variance & Ensemble of Learners: Exact Asymptotics
for Convex Losses in High-Dimension [25.711297863946193]
我々は、異なる、しかし相関のある特徴に基づいて訓練された一般化線形モデルの集合における揺らぎの研究の理論を開発する。
一般凸損失と高次元限界における正則化のための経験的リスク最小化器の結合分布の完全な記述を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-31T17:44:58Z) - Understanding Double Descent Requires a Fine-Grained Bias-Variance
Decomposition [34.235007566913396]
ラベルに関連付けられた用語への分散の解釈可能で対称的な分解について述べる。
バイアスはネットワーク幅とともに単調に減少するが、分散項は非単調な振る舞いを示す。
我々はまた、著しく豊かな現象論も分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-04T21:04:02Z) - Understanding Implicit Regularization in Over-Parameterized Single Index
Model [55.41685740015095]
我々は高次元単一インデックスモデルのための正規化自由アルゴリズムを設計する。
暗黙正則化現象の理論的保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T13:27:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。