BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-21T00:00:00Z 高维正则化回归中的自举和子抽样分析 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该研究提出了一种新的选择向量子集的方法，利用协方差矩阵和预测误差，在整个数据集上获得强大的统计保证。同时，通过卷积抽样可以提高迭代效率，特别适用于标签昂贵的情况。 🏷️ 标签 协方差矩阵 卷积抽样 标签昂贵 正则 选择向量子集 预测误差 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
