Copertina

Proof of The TAP Free Energy for High-Dimensional Linear Regression with Spherical Priors at All Temperatures

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Yu, Zhiyuan, Liu, Jingbo
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2025
Soggetti:	Statistics Theory
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Sampling from the Random Linear Model via Stochastic Localization Up to the AMP Threshold
di: Cui, Han, et al.
Pubblicazione: (2024)

Dependency-Aware Shrinkage Priors for High Dimensional Regression
di: Aguilar, Javier Enrique, et al.
Pubblicazione: (2025)

Multivariate Priors and the Linearity of Optimal Bayesian Estimators under Gaussian Noise
di: Barnes, Leighton P., et al.
Pubblicazione: (2024)

Transfer Learning for Benign Overfitting in High-Dimensional Linear Regression
di: Kim, Yeichan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Uniform Consistency of Generalized Cross-Validation for Ridge Regression in High-Dimensional Misspecified Linear Models
di: Shinkyu, Akira
Pubblicazione: (2026)

Batches Stabilize the Minimum Norm Risk in High Dimensional Overparameterized Linear Regression
di: Ioushua, Shahar Stein, et al.
Pubblicazione: (2023)

An Easily Tunable Approach to Robust and Sparse High-Dimensional Linear Regression
di: Sasai, Takeyuki, et al.
Pubblicazione: (2025)

The High-Dimensional Asymptotics of Principal Component Regression
di: Green, Alden, et al.
Pubblicazione: (2024)

Covariance Regression with High-Dimensional Predictors
di: He, Yuheng, et al.
Pubblicazione: (2024)

Statistical Inference for High-Dimensional Robust Linear Regression Models via Recursive Online-Score Estimation
di: Zheng, Dian, et al.
Pubblicazione: (2025)

High-dimensional (Group) Adversarial Training in Linear Regression
di: Xie, Yiling, et al.
Pubblicazione: (2024)

Functional Adaptive Huber Linear Regression
di: Peng, Ling, et al.
Pubblicazione: (2024)

On Ridge Estimation in High-dimensional Rotationally Sparse Linear Regression
di: Liang, Libin, et al.
Pubblicazione: (2024)

Debiased Inference for High-Dimensional Regression Models Based on Profile M-Estimation
di: Wang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)

High Dimensional Logistic Regression Under Network Dependence
di: Mukherjee, Somabha, et al.
Pubblicazione: (2021)

Statistical Inference on High Dimensional Gaussian Graphical Regression Models
di: Meng, Xuran, et al.
Pubblicazione: (2024)

Prediction Suboptimality of the Lasso in Sparse Linear Regression
di: Liu, Guo
Pubblicazione: (2026)

Bayesian High-dimensional Linear Regression with Sparse Projection-posterior
di: Pal, Samhita, et al.
Pubblicazione: (2024)

Profiled Transfer Learning for High Dimensional Linear Model
di: Lin, Ziqian, et al.
Pubblicazione: (2024)

Inferring Change Points in High-Dimensional Regression via Approximate Message Passing
di: Arpino, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2024)

Sparse Data-Driven Random Projection in Regression for High-Dimensional Data
di: Parzer, Roman, et al.
Pubblicazione: (2023)

Minimax Rate-Optimal Algorithms for High-Dimensional Stochastic Linear Bandits
di: Liu, Jingyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Two-Step Projection-Based Goodness-of-Fit Test for Ultra-High Dimensional Sparse Regressions
di: Tan, Falong, et al.
Pubblicazione: (2024)

Moment-Based Adjustments of Statistical Inference in High-Dimensional Generalized Linear Models
di: Sawaya, Kazuma, et al.
Pubblicazione: (2023)

$L^1$ Estimation: On the Optimality of Linear Estimators
di: Barnes, Leighton P., et al.
Pubblicazione: (2023)

Asymptotic Distribution-Free Tests for Ultra-high Dimensional Parametric Regressions via Projected Empirical Processes and $p$-value Combination
di: Tan, Falong, et al.
Pubblicazione: (2026)

Finite- and Large- Sample Inference for Model and Coefficients in High-dimensional Linear Regression with Repro Samples
di: Wang, Peng, et al.
Pubblicazione: (2022)

Adaptive Bayesian Regression on Data with Low Intrinsic Dimensionality
di: Tang, Tao, et al.
Pubblicazione: (2024)

Navigating Sparsities in High-Dimensional Linear Contextual Bandits
di: Zhao, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)

CLT for Linear Spectral Statistics in High-Dimensional Random Effects Models
di: Xie, Ran, et al.
Pubblicazione: (2024)

Optimal Rates for Functional Linear Regression with General Regularization
di: Gupta, Naveen, et al.
Pubblicazione: (2024)

Sharp Information-Theoretic Thresholds for Shuffled Linear Regression
di: Lufkin, Leon, et al.
Pubblicazione: (2024)

Asymptotic Theory for Linear Functionals of Kernel Ridge Regression
di: Tuo, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)

Stability of a Generalized Debiased Lasso with Applications to Resampling-Based Variable Selection
di: Liu, Jingbo
Pubblicazione: (2024)

Finite Sample Analysis of Distribution-Free Confidence Ellipsoids for Linear Regression
di: Szentpéteri, Szabolcs, et al.
Pubblicazione: (2024)

Identifiability in Unlinked Linear Regression: Some Results and Open Problems
di: Balabdaoui, Fadoua, et al.
Pubblicazione: (2025)

Max-Linear Regression by Convex Programming
di: Kim, Seonho, et al.
Pubblicazione: (2021)

Order-Explicit Linearization of High-Dimensional $U$-Statistics
di: Ritzwoller, David M., et al.
Pubblicazione: (2024)

Valid Bayesian Inference based on Variance Weighted Projection for High-Dimensional Logistic Regression with Binary Covariates
di: Ojha, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2024)

Shuffled Linear Regression via Spectral Matching
di: Liu, Hang, et al.
Pubblicazione: (2024)