subspace embedding | BriefGPT

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ICML岭回归的算法和下界草图
提出了基于草图的迭代算法，用于解决均方误差损失函数加正则项的岭回归问题，针对早期工作中的子空间嵌入要求而使用更弱的近似矩阵乘法保证，为核岭回归提供了更快的算法，同时我们对均方误差损失函数的算法框架提出了切实可行的草图规模下限。
PDF2 years ago
通过自适应采样实现输入稀疏时间核嵌入
提出了一种近似输入稀疏度时间算法，用于加速核方法，通过重要性采样方法进行子抽样，进而实现数据点的 q 次张量串联的特征空间的隐式定义，得到了多项式核以及高斯核的子空间嵌入，同时也提出了新的统计保证方法用于核岭回归，实验证明算法胜过了现有的核
PDF4 years ago
有关算法子采样的计量经济学视角
这篇论文研究数据分析中的线性回归和数据素描技术，探讨在样本量有限的情况下如何选择行列子集对数据进行估计和推断，发现虽然算法上的优化子集无法适用于预测和推断，但通过统计学方法可以提供建议的子集大小，并通过实验表明，使用不同的子集来估计结果可以
PDF5 years ago
输入稀疏时间内低失真子空间嵌入及其在鲁棒线性回归中的应用
提出了一种低失真度嵌入方法，在线性代数问题中得到广泛应用，支持 l_2 误差损失最小回归以及 (1±ε) 失真度的 l_p 子空间嵌入，包括一种基于输入稀疏性的 l_p 子空间采样过程。
PDF12 years ago
输入稀疏时间内的低秩逼近和回归
本文提出了一种新的稀疏嵌入矩阵，通过使用这种矩阵，可以实现超约束最小二乘回归、低秩逼近、所有梁角得分的近似和 $l_p$- 回归问题的 $(1+\varepsilon)$- 近似，其时间复杂度的主导项是 $O (\nnz (A))$ 或 $
PDF12 years ago