I detta dokument tar vi upp problemet med linjär regression med tungstjärtade fördelningar. Olika från tidigare studier som använder kvadratförlusten för att mäta prestandan, väljer vi den absoluta förlusten, som är kapabel att uppskatta den villkorade medianen. För att ta itu med utmaningen att både input och output kan vara tung-tailed, föreslår vi en trunkerad minimering problem, och visa att det har en O( d / n) överskottsrisk, där d är dimensionalitet och n är antalet prover. Jämfört med traditionellt arbete på 1 - regression, är den största fördelen med vårt resultat att vi uppnår en hög sannolikhet risk bunden utan exponentiella moment villkor på input och output. Dessutom, om inmatningen begränsas, visar vi att den klassiska empiriska riskminimeringen är kompetent för 1 - regression även när produktionen är tung-tailed.
Zhang och Zhou REF anses linjär regression med tung-tail fördelningar och visade att med hjälp av l1 förlust med trunkerad minimering kan ha fördelar över l2 förlust.
𝓁1-regression with Heavy-tailed Distributions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}