High Dimensional Classification through $\ell_0$-Penalized Empirical Risk Minimization

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Le-Yu Chen, Sokbae Lee

Ngôn ngữ: eng

Ký hiệu phân loại: 006.31 Machine learning

Thông tin xuất bản: 2018

Mô tả vật lý:

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 162409

We consider a high dimensional binary classification problem and construct a classification procedure by minimizing the empirical misclassification risk with a penalty on the number of selected features. We derive non-asymptotic probability bounds on the estimated sparsity as well as on the excess misclassification risk. In particular, we show that our method yields a sparse solution whose l0-norm can be arbitrarily close to true sparsity with high probability and obtain the rates of convergence for the excess misclassification risk. The proposed procedure is implemented via the method of mixed integer linear programming. Its numerical performance is illustrated in Monte Carlo experiments.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH