提出一个针对矩阵完成问题的概率分布，它能够显示矩阵中最具影响力的项；从理论和实验两个角度证明了这种方法的有效性和实用性。

Oct, 2013

本文介绍了杠杆得分的概念，并将其推广到根据奇异向量子集将矩阵列与一些奇异向量子集相联系的情况。进而应用该算法解决广义列子集选择和稀疏规范相关分析问题。作者们进行了数值实验以提供更深入的见解，并对基本矩阵近似概念提出了新的界限。

Jun, 2022

本研究发现借助确定性列采样算法可以优化矩阵逼近的效果，但要求杠杆得分具有适度陡峭的幂律衰减特性。我们提供了实证证据支持这一假设，并通过实际测试表明，该算法的性能已达到或超过了现有技术水平。

Apr, 2014

该论文提出了一种基于线性时间算法的方法来精确近似统计杠杆分数，以选取代表性的子样本，运用于 Nyström 近似中，以提高预测准确性和减少计算成本。

Mar, 2021

本文提出了一种基于核的正定矩阵的杠杆得分采样算法， 并利用该方法派生了核岭回归的新解算器，我们的主要技术贡献在于表明所提出的算法目前对于这些问题是最有效和精确的。

Oct, 2018

本文提出了一种特定偏向分布的采样方式，利用该采样方式可以从少量采样的数据中精确恢复任何秩为 r 的 nxn 的矩阵（无需满足之前已有的结构限制要求），而且在没有先验信息下本文建立了三种使用该采样方式的方法，其中还包括分析了针对非均匀采样情形中，加权核范数 / 迹范数惩罚的优点。

Jun, 2013

该研究提出新的算法解决回归问题中的稀疏数据，基于迭代法中计算行重要性（行杠杆力分数）的方法，达到比现有技术更好的理论保证。

Nov, 2012

本文提出了一种新的随机算法，该算法采用特别偏向采样的方法，使误差最小化，可以在光谱范数下利用输入稀疏性生成 M 的秩 - r 逼近，并具有 better dependence on error ε，是一种高度可并行化的优化方法。此外，本论文探讨了计算两个给定矩阵的积的小秩逼近的新方法和小通信开销的改进算法。

Oct, 2014

本文在大数据集上提出了算法杠杆效应的采样方法，通过样本采集分布来提高算法的计算效率，并在固定预测因子的线性回归模型中，提出了一种简单有效的框架来评估算法杠杆的统计性能。其结果表明核心的采样方法的统计性能既不会因为采用杠杆采样而主导也不会因采用均匀采样而优于杠杆采样，但其在最坏分析情况下，杠杆采样与均匀采样相比都能提供更好的结果。在理论性能基础上，本文提出并分析了两种新的杠杆算法，并在合成和真实数据集上进行了详细的实证评估。

Jun, 2013

本文主要介绍了一种针对解决 Laplacian 约束矩阵定义的线性方程组的简单算法，可用于计算近似解并具有直接求解器，同时介绍了图电阻概念与统计杠杆概念之间的联系。

May, 2010