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Apr, 2023
高维超统计特征分类
Classification of Superstatistical Features in High Dimensions
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Urte Adomaityte, Gabriele Sicuro, Pierpaolo Vivo
TL;DR
研究在高维情况下通过经验风险最小化学习具有通用质心的两个数据点云的特征，涵盖了大量的数据分布，包括高斯混合分布和幂律分布，并分析了通过正则化的作用，推导了估计器的泛化性能，并探究了分布尺度参数对可分离性转换的影响。
Abstract
We characterise the learning of a mixture of two clouds of data points with generic centroids via
empirical risk minimisation
in the high dimensional regime, under the assumptions of generic
convex loss
and conve
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