Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lecture Notes on High Dimensional Linear Regression

論文の概要: Lecture Notes on High Dimensional Linear Regression

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15633v1
Date: Fri, 20 Dec 2024 07:48:27 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-23 16:23:05.117992
Title: Lecture Notes on High Dimensional Linear Regression
Title（参考訳）: 高次元線形回帰に関する講義ノート
Authors: Alberto Quaini,
Abstract要約: この内容は命題保護構造に従っており、機械学習の基礎となる統計理論の形式的で厳密な理解を求める学生に適している。講義ノートは線形回帰の先進的なトピックをカバーしており、このセッティングにおける最も顕著な推定者の存在、一意性、関係性、計算、および非漸近的性質を詳細に探求している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: These lecture notes cover advanced topics in linear regression, with an in-depth exploration of the existence, uniqueness, relations, computation, and non-asymptotic properties of the most prominent estimators in this setting. The covered estimators include least squares, ridgeless, ridge, and lasso. The content follows a proposition-proof structure, making it suitable for students seeking a formal and rigorous understanding of the statistical theory underlying machine learning methods.
Abstract（参考訳）: これらの講義ノートは線形回帰の先進的なトピックをカバーしており、このセッティングにおける最も顕著な推定者の存在、一意性、関係性、計算、および非漸近的性質を詳細に探求している。被覆された推定器は、最小の正方形、隆起性、隆起性、およびラッソを含む。この内容は命題保護構造に従っており、機械学習の基礎となる統計理論の形式的で厳密な理解を求める学生に適している。

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