Förekomsten av databuller och korruption väcker nyligen ökad uppmärksamhet på Robust Least Squares Regression (RLSR), som tar upp det grundläggande problemet som lär sig tillförlitliga regressionskoefficienter när svarsvariabler kan godtyckligt korrumperas. Hittills kan flera viktiga utmaningar fortfarande inte hanteras samtidigt: 1) exakt återvinningsgaranti för regressionskoefficienter 2) svårighet att uppskatta korruptionskvoten parameter; och 3) skalbarhet till massiva datauppsättning. I detta dokument föreslås en roman Robust Least fyrkants regressionsalgoritm via Heuristic Hard Tenrying (RLHH), som samtidigt tar upp alla ovanstående utmaningar. Specifikt optimerar algoritmen alternativt regressionskoefficienterna och uppskattar den optimala ofördärvade uppsättningen via heuristisk hård tröskel utan korruptionsparameter tills den konvergerar. Vi bevisar också att vår algoritm drar nytta av starka garantier som är jämförbara med de senaste metoderna när det gäller konvergensnivåer och återhämtningsgarantier. Omfattande experiment visar att effektiviteten hos vår nya metod är överlägsen den hos befintliga metoder i återvinning av både regressionskoefficienter och ofördärvade uppsättningar, med mycket konkurrenskraftig effektivitet.
Nyligen, Zhang et al. REF föreslog en robust algoritm som lär sig den optimala ofördärvade uppsättningen via en heuristisk metod.
Robust Regression via Heuristic Hard Thresholding
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}