On Linear Separability under Linear Compression with Applications to Hard Support Vector Machine
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | McVay, Paul, Liu, Tie, Narayanan, Krishna |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
On Linear Separation Capacity of Self-Supervised Representation Learning
di: Wang, Shulei
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Shulei
Pubblicazione: (2023)
Elite-Driven Support Vector Machines for Classification
di: Jozani, Mohammad Jafari, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jozani, Mohammad Jafari, et al.
Pubblicazione: (2026)
Minimax Linear Regression under the Quantile Risk
di: Hanchi, Ayoub El, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hanchi, Ayoub El, et al.
Pubblicazione: (2024)
Double Descent and Overfitting under Noisy Inputs and Distribution Shift for Linear Denoisers
di: Kausik, Chinmaya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kausik, Chinmaya, et al.
Pubblicazione: (2023)
Support Vector Regression: Risk Quadrangle Framework
di: Malandii, Anton, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Malandii, Anton, et al.
Pubblicazione: (2022)
Sparse Linear Regression is Easy on Random Supports
di: Chandrasekaran, Gautam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chandrasekaran, Gautam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimal Batched Linear Bandits
di: Ren, Xuanfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ren, Xuanfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Interpolation Error of Nonlinear Attention versus Linear Regression
di: Liao, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liao, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Benign Overfitting without Linearity: Neural Network Classifiers Trained by Gradient Descent for Noisy Linear Data
di: Frei, Spencer, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Frei, Spencer, et al.
Pubblicazione: (2022)
$L^1$ Estimation: On the Optimality of Linear Estimators
di: Barnes, Leighton P., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Barnes, Leighton P., et al.
Pubblicazione: (2023)
Bivariate Matrix-valued Linear Regression (BMLR): Finite-sample performance under Identifiability and Sparsity Assumptions
di: Bettache, Nayel
Pubblicazione: (2024)
di: Bettache, Nayel
Pubblicazione: (2024)
Minimax Rate-Optimal Algorithms for High-Dimensional Stochastic Linear Bandits
di: Liu, Jingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Linear Regression under Missing or Corrupted Coordinates
di: Diakonikolas, Ilias, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Diakonikolas, Ilias, et al.
Pubblicazione: (2025)
Truncated LinUCB for Stochastic Linear Bandits
di: Song, Yanglei, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Song, Yanglei, et al.
Pubblicazione: (2022)
Functional Linear Regression of Cumulative Distribution Functions
di: Zhang, Qian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhang, Qian, et al.
Pubblicazione: (2022)
Understanding Learning Invariance in Deep Linear Networks
di: Duan, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Duan, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Testing the Feasibility of Linear Programs with Bandit Feedback
di: Gangrade, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gangrade, Aditya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Handling Covariate Mismatch in Federated Linear Prediction
di: Ayme, Alexis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ayme, Alexis, et al.
Pubblicazione: (2026)
Online and Offline Robust Multivariate Linear Regression
di: Godichon-Baggioni, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Godichon-Baggioni, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2024)
Linear Response Estimators for Singular Statistical Models
di: Elliott, Chris, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Elliott, Chris, et al.
Pubblicazione: (2026)
BELIEF in Dependence: Leveraging Atomic Linearity in Data Bits for Rethinking Generalized Linear Models
di: Brown, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Brown, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Susceptibilities and Patterning: A Primer on Linear Response in Bayesian Learning
di: Elliott, Chris, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Elliott, Chris, et al.
Pubblicazione: (2026)
Max-Linear Regression by Convex Programming
di: Kim, Seonho, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Kim, Seonho, et al.
Pubblicazione: (2021)
Navigating Sparsities in High-Dimensional Linear Contextual Bandits
di: Zhao, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generator Identification for Linear SDEs with Additive and Multiplicative Noise
di: Wang, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Linear Convergence of Diffusion Models Under the Manifold Hypothesis
di: Potaptchik, Peter, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Potaptchik, Peter, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benign Overfitting in Time Series Linear Models with Over-Parameterization
di: Nakakita, Shogo, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nakakita, Shogo, et al.
Pubblicazione: (2022)
Confidence Sequences for Generalized Linear Models via Regret Analysis
di: Clerico, Eugenio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Clerico, Eugenio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improved Scaling Laws in Linear Regression via Data Reuse
di: Lin, Licong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Licong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transfer Learning for Benign Overfitting in High-Dimensional Linear Regression
di: Kim, Yeichan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Yeichan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Asymptotics of Random Feature Regression Beyond the Linear Scaling Regime
di: Hu, Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Hong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Normalized Martingales and Uniform Regret Bounds for Linear Regression
di: Chen, Fan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Fan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Dropout Regularization Versus $\ell_2$-Penalization in the Linear Model
di: Clara, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Clara, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Sharp Risk Bounds for Early-Stopping in Gaussian Linear Regression
di: Wegel, Tobias, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wegel, Tobias, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unveiling the Cycloid Trajectory of EM Iterations in Mixed Linear Regression
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Zhankun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Training Diagonal Linear Networks with Stochastic Sharpness-Aware Minimization
di: Clara, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Clara, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2025)
FLIPHAT: Joint Differential Privacy for High Dimensional Sparse Linear Bandits
di: Chakraborty, Sunrit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chakraborty, Sunrit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Belted and Ensembled Neural Network for Linear and Nonlinear Sufficient Dimension Reduction
di: Tang, Yin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Yin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sample Complexity of Offline Distributionally Robust Linear Markov Decision Processes
di: Wang, He, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, He, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning Linear Polytree Structural Equation Models
di: Lou, Xingmei, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Lou, Xingmei, et al.
Pubblicazione: (2021)
Documenti analoghi
-
On Linear Separation Capacity of Self-Supervised Representation Learning
di: Wang, Shulei
Pubblicazione: (2023) -
Elite-Driven Support Vector Machines for Classification
di: Jozani, Mohammad Jafari, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Minimax Linear Regression under the Quantile Risk
di: Hanchi, Ayoub El, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Double Descent and Overfitting under Noisy Inputs and Distribution Shift for Linear Denoisers
di: Kausik, Chinmaya, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Support Vector Regression: Risk Quadrangle Framework
di: Malandii, Anton, et al.
Pubblicazione: (2022)