Weaker Regularity Conditions and Sparse Recovery in High-Dimensional Regression
المؤلفون المشاركون
Wang, Shiqing
Su, Limin
Shi, Yan
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Regularity conditions play a pivotal role for sparse recovery in high-dimensional regression.
In this paper, we present a weaker regularity condition and further discuss the relationships with other regularity conditions, such as restricted eigenvalue condition.
We study the behavior of our new condition for design matrices with independent random columns uniformly drawn on the unit sphere.
Moreover, the present paper shows that, under a sparsity scenario, the Lasso estimator and Dantzig selector exhibit similar behavior.
Based on both methods, we derive, in parallel, more precise bounds for the estimation loss and the prediction risk in the linear regression model when the number of variables can be much larger than the sample size.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Shiqing& Shi, Yan& Su, Limin. 2014. Weaker Regularity Conditions and Sparse Recovery in High-Dimensional Regression. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-510363
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Shiqing…[et al.]. Weaker Regularity Conditions and Sparse Recovery in High-Dimensional Regression. Journal of Applied Mathematics No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-510363
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Shiqing& Shi, Yan& Su, Limin. Weaker Regularity Conditions and Sparse Recovery in High-Dimensional Regression. Journal of Applied Mathematics. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-510363
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-510363
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر