Buchumschlag

Exact Coordinate Descent for High-Dimensional Regularized Huber Regression

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kim, Younghoon, Loh, Po-Ling, Basu, Sumanta
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Methodology
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Pathwise Coordinate Descent Algorithm for LASSO Penalized Quantile Regression
von: Kim, Sanghee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Identification of Emotionally Stressful Periods Through Tracking Changes in Statistical Features of mHealth Data
von: Kim, Younghoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LARGE: A Locally Adaptive Regularization Approach for Estimating Gaussian Graphical Models
von: Nguyen, Ha, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Envelope-Guided Regularization for Improved Prediction in High-Dimensional Multivariate Regression
von: Jacobson, Tate, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic spectral co-clustering of directed networks to unveil latent community paths in VAR-type models
von: Kim, Younghoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Coordinate Descent Algorithm for Least Absolute Deviations Regression
von: Naik, Zehaan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Latent community paths in VAR-type models via dynamic directed spectral co-clustering
von: Kim, Younghoon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regularized Estimation of Sparse Spectral Precision Matrices
von: Deb, Navonil, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Efficient Dual ADMM for Huber Regression with Fused Lasso Penalty
von: Shi, Mengjiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transfer Learning for Moderate-Dimensional Ridge-Regularized Robust Linear Regression
von: Lyu, Lingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Asymmetric Huber Periodogram
von: Chen, Tianbo
Veröffentlicht: (2025)

High-Dimensional Extreme Quantile Regression
von: Tang, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

High-Dimensional Expected Shortfall Regression
von: Zhang, Shushu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Marginal likelihoods for finite-support Huber contamination
von: Kim, Jaehoan
Veröffentlicht: (2026)

Joint modeling and inference of multiple-subject high-dimensional sparse vector autoregressive models
von: Kim, Younghoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Test for High Dimensional Quantile Regression
von: Zhao, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Autotune: fast, accurate, and automatic tuning parameter selection for Lasso
von: Sadhukhan, Tathagata, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BLOG: Bayesian Longitudinal Omics with Group Constraints
von: Popa, Livia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-Dimensional Regularized Additive Matrix Autoregressive Model
von: Ghosh, Debika, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-Dimensional Statistics: Reflections on Progress and Open Problems
von: Maleki, Arian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Group integrative dynamic factor models with application to multiple subject brain connectivity
von: Kim, Younghoon, et al.
Veröffentlicht: (2023)

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

Application of Random Matrix Theory in High-Dimensional Statistics
von: Bhattacharyya, Swapnaneel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Semantic Transfer Learning for High-Dimensional Linear Regression
von: Jiang, Jiancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model Form Identification in High-Dimensional Functional Linear Regressions
von: Guo, Xingche, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Regularized Estimation of High-Dimensional Matrix-Variate Autoregressive Models
von: Jiang, Hangjin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Influence Diagnostics in High-Dimensional Regression
von: Soale, Abdul-Nasah, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transfer Learning for High Dimensional Robust Regression
von: Yuan, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Task Learning for High-Dimensional Regression with Many Weak Instruments
von: Zhang, Di, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A co-segmentation algorithm to predict emotional stress from passively sensed mHealth data
von: Kim, Younghoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hamiltonian Monte Carlo for Regression with High-Dimensional Categorical Data
von: Sacher, Szymon, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Detecting Parameter Instabilities in Functional Concurrent Linear Regression
von: Basu, Rupsa, et al.
Veröffentlicht: (2026)

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

Possibilistic Inferential Models for Post-Selection Inference in High-Dimensional Linear Regression
von: Lin, Yaohui
Veröffentlicht: (2025)

Huber-robust likelihood ratio tests for composite nulls and alternatives
von: Saha, Aytijhya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Data Reduction Strategies for Big Data and High-Dimensional LASSO Regressions
von: Wang, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Regularized Estimation of the Loading Matrix in Factor Models for High-Dimensional Time Series
von: Liu, Xialu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lecture Notes on High Dimensional Linear Regression
von: Quaini, Alberto
Veröffentlicht: (2024)

LASSO Inference for High Dimensional Predictive Regressions
von: Gao, Zhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ridge Estimation of High Dimensional Two-Way Fixed Effect Regression
von: He, Junnan, et al.
Veröffentlicht: (2026)