Exact Coordinate Descent for High-Dimensional Regularized Huber Regression
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Kim, Younghoon, Loh, Po-Ling, Basu, Sumanta |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
A Pathwise Coordinate Descent Algorithm for LASSO Penalized Quantile Regression
di: Kim, Sanghee, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Sanghee, et al.
Pubblicazione: (2025)
Identification of Emotionally Stressful Periods Through Tracking Changes in Statistical Features of mHealth Data
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
LARGE: A Locally Adaptive Regularization Approach for Estimating Gaussian Graphical Models
di: Nguyen, Ha, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nguyen, Ha, et al.
Pubblicazione: (2026)
Envelope-Guided Regularization for Improved Prediction in High-Dimensional Multivariate Regression
di: Jacobson, Tate, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jacobson, Tate, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dynamic spectral co-clustering of directed networks to unveil latent community paths in VAR-type models
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Coordinate Descent Algorithm for Least Absolute Deviations Regression
di: Naik, Zehaan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Naik, Zehaan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Latent community paths in VAR-type models via dynamic directed spectral co-clustering
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Regularized Estimation of Sparse Spectral Precision Matrices
di: Deb, Navonil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Deb, Navonil, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Efficient Dual ADMM for Huber Regression with Fused Lasso Penalty
di: Shi, Mengjiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Mengjiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transfer Learning for Moderate-Dimensional Ridge-Regularized Robust Linear Regression
di: Lyu, Lingfeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lyu, Lingfeng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Asymmetric Huber Periodogram
di: Chen, Tianbo
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Tianbo
Pubblicazione: (2025)
High-Dimensional Extreme Quantile Regression
di: Tang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
High-Dimensional Expected Shortfall Regression
di: Zhang, Shushu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Shushu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Marginal likelihoods for finite-support Huber contamination
di: Kim, Jaehoan
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Jaehoan
Pubblicazione: (2026)
Joint modeling and inference of multiple-subject high-dimensional sparse vector autoregressive models
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Test for High Dimensional Quantile Regression
di: Zhao, Ping, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Ping, et al.
Pubblicazione: (2025)
Autotune: fast, accurate, and automatic tuning parameter selection for Lasso
di: Sadhukhan, Tathagata, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sadhukhan, Tathagata, et al.
Pubblicazione: (2025)
BLOG: Bayesian Longitudinal Omics with Group Constraints
di: Popa, Livia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Popa, Livia, et al.
Pubblicazione: (2025)
High-Dimensional Regularized Additive Matrix Autoregressive Model
di: Ghosh, Debika, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ghosh, Debika, et al.
Pubblicazione: (2025)
High-Dimensional Statistics: Reflections on Progress and Open Problems
di: Maleki, Arian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Maleki, Arian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Group integrative dynamic factor models with application to multiple subject brain connectivity
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2023)
Covariance Regression with High-Dimensional Predictors
di: He, Yuheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Yuheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Application of Random Matrix Theory in High-Dimensional Statistics
di: Bhattacharyya, Swapnaneel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bhattacharyya, Swapnaneel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cross-Semantic Transfer Learning for High-Dimensional Linear Regression
di: Jiang, Jiancheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Jiancheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model Form Identification in High-Dimensional Functional Linear Regressions
di: Guo, Xingche, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Guo, Xingche, et al.
Pubblicazione: (2026)
Regularized Estimation of High-Dimensional Matrix-Variate Autoregressive Models
di: Jiang, Hangjin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Hangjin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Influence Diagnostics in High-Dimensional Regression
di: Soale, Abdul-Nasah, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Soale, Abdul-Nasah, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transfer Learning for High Dimensional Robust Regression
di: Yuan, Xiaohui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Xiaohui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Task Learning for High-Dimensional Regression with Many Weak Instruments
di: Zhang, Di, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Di, et al.
Pubblicazione: (2025)
A co-segmentation algorithm to predict emotional stress from passively sensed mHealth data
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hamiltonian Monte Carlo for Regression with High-Dimensional Categorical Data
di: Sacher, Szymon, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Sacher, Szymon, et al.
Pubblicazione: (2021)
Detecting Parameter Instabilities in Functional Concurrent Linear Regression
di: Basu, Rupsa, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Basu, Rupsa, et al.
Pubblicazione: (2026)
High Dimensional Logistic Regression Under Network Dependence
di: Mukherjee, Somabha, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Mukherjee, Somabha, et al.
Pubblicazione: (2021)
Possibilistic Inferential Models for Post-Selection Inference in High-Dimensional Linear Regression
di: Lin, Yaohui
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Yaohui
Pubblicazione: (2025)
Huber-robust likelihood ratio tests for composite nulls and alternatives
di: Saha, Aytijhya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Saha, Aytijhya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Data Reduction Strategies for Big Data and High-Dimensional LASSO Regressions
di: Wang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Regularized Estimation of the Loading Matrix in Factor Models for High-Dimensional Time Series
di: Liu, Xialu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Xialu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Lecture Notes on High Dimensional Linear Regression
di: Quaini, Alberto
Pubblicazione: (2024)
di: Quaini, Alberto
Pubblicazione: (2024)
LASSO Inference for High Dimensional Predictive Regressions
di: Gao, Zhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Zhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Ridge Estimation of High Dimensional Two-Way Fixed Effect Regression
di: He, Junnan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: He, Junnan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
A Pathwise Coordinate Descent Algorithm for LASSO Penalized Quantile Regression
di: Kim, Sanghee, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Identification of Emotionally Stressful Periods Through Tracking Changes in Statistical Features of mHealth Data
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2025) -
LARGE: A Locally Adaptive Regularization Approach for Estimating Gaussian Graphical Models
di: Nguyen, Ha, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Envelope-Guided Regularization for Improved Prediction in High-Dimensional Multivariate Regression
di: Jacobson, Tate, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Dynamic spectral co-clustering of directed networks to unveil latent community paths in VAR-type models
di: Kim, Younghoon, et al.
Pubblicazione: (2025)