Optimal Sparse Sliced Inverse Regression via Random Projection
<p>Given continuously emerging features, sufficient dimension reduction has been widely used as a supervised dimension reduction approach. Most existing high-dimensional sufficient dimension reduction methods involve penalized schemes, resulting in cumbersome tuning. To settle this problem, we...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | Jia Zhang (187802) (author) |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | Runxiong Wu (22405116) (author), Xin Chen (14149) (author) |
| منشور في: |
2025
|
| الموضوعات: | |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Differentially Private Sliced Inverse Regression: Minimax Optimality and Algorithm
حسب: Xintao Xia (22265941)
منشور في: (2025) -
Optimal Multitask Linear Regression and Contextual Bandits under Sparse Heterogeneity
حسب: Xinmeng Huang (14805856)
منشور في: (2024) -
Linear-Cost Vecchia Approximation of Multivariate Normal Probabilities
حسب: Jian Cao (16485)
منشور في: (2025) -
A Minimax Two-Sample Test for Functional Data via Grothendieck’s Divergence
حسب: Yan Chen (4308)
منشور في: (2025) -
Distributed Estimation of Principal Support Vector Machines for Sufficient Dimension Reduction
حسب: Jun Jin (551362)
منشور في: (2024)