Modellen "Signal plus Buller" för icke-parametrisk regression kan utvidgas till att omfatta observationer som görs vid hörnen i en graf. Denna modell innehåller många välkända regressionsproblem. Denna artikel diskuterar användningen av kanterna på en graf för att mäta grovhet i bestraffad regression. Avståndet mellan uppskattning och observation mäts vid varje vertex i L2-normen, och grovhet bestraffas på varje kant i L1-normen. På så sätt kan idéerna om totalvariation straffas utvidgas till en graf. Det resulterande minimeringsproblemet presenterar speciella beräkningsutmaningar, så vi beskriver en ny, snabb algoritm och demonstrerar dess användning med exempel. Exempel på detta är bildanalys, simulering av diskret rumslig variation och klassificering. I våra exempel, bestraffad regression förbättrar vid kärna utjämning i termer av att identifiera lokala extrema värden på plana grafer. I alla exempel använder vi helt automatiska procedurer för att ställa in utjämningsparametrarna. Kompletterande material, inklusive datorkod för exemplen, och bevis, finns tillgängliga på nätet.
I graf interpolering eller regression på en graf, en ges vektorer på några av hörnen i en graf, och är uppgift med att sluta vektorer på de andra (okända) hörn REF.
Nonparametric Regression on a Graph
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Computational and Graphical Statistics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}