Fugu-MT 論文翻訳(概要): Outlier Robust and Sparse Estimation of Linear Regression Coefficients

論文の概要: Outlier Robust and Sparse Estimation of Linear Regression Coefficients

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11592v5
Date: Fri, 24 May 2024 06:26:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 00:35:17.316848
Title: Outlier Robust and Sparse Estimation of Linear Regression Coefficients
Title（参考訳）: 線形回帰係数の外部ロバストとスパース推定
Authors: Takeyuki Sasai, Hironori Fujisawa,
Abstract要約: 線形回帰係数のアウトリー・ロバストとスパース推定について考察する。本研究は,本研究と類似の関心を共有できる先行研究よりも,仮説の弱い誤差境界を示す。
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 outlier-robust and sparse estimation of linear regression coefficients, when the covariates and the noises are contaminated by adversarial outliers and noises are sampled from a heavy-tailed distribution. Our results present sharper error bounds under weaker assumptions than prior studies that share similar interests with this study. Our analysis relies on some sharp concentration inequalities resulting from generic chaining.
Abstract（参考訳）: 重み付き分布から, 共変量と雑音が逆の外れ値によって汚染され, ノイズがサンプリングされる場合, 線形回帰係数の外れ値とスパース推定を考察する。本研究は,本研究と類似の関心を共有できる先行研究よりも,仮説の弱い誤差境界を示す。我々の分析は、ジェネリックチェインによるいくつかの鋭い濃度の不等式に依存している。

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