.png){kind=icon}
返回
Bidirectional random projections
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.spl.2026.110806.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
本文分析了在固定设计设置下，双向随机投影对普通最小二乘（OLS）回归的应用。设（X, Y）∈ ℝⁿ×p × ℝⁿ 为一个样本，R ∈ ℝⁿ₁×n，W ∈ ℝᵖ×p₁ 为两个适当分布的随机投影。我们为基于（WXR, WY）构建的OLS估计量开发了一个期望超额损失界限。与基于（XR, Y）构建的OLS估计量（）的已知界限相比，其差距约为 O(p₁ + C₁)，其中 C₁ 随 n₁/n 变化，且对于较小的 n₁/n 可以为负。其实际意义通过真实数据的数值结果得到验证。
Keyword:
Random projection
Bidirectional random projection
Ordinary least square
Expected excess loss
High dimensional data