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Minimax Additive Regression under Unknown Dependent Designs
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AI 综述
该研究在维度 d 随样本量 n 增长的非独立随机设计下，引入耦合光滑类分别控制边际密度与密度加权可加分量的正则性。通过 Riesz 基构造与兼容界，建立阈值最小二乘估计器，并在已知或未知边际密度下得到匹配的 minimax 上下界。
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最新进展10月1日 12:00
2026-10-01 arXiv 发布该统计机器学习论文，提出在未知依赖设计下的 minimax 加性回归方法。报道时间线
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10月1日
- arXiv · Statistics Machine LearningMinimax Additive Regression under Unknown Dependent Designs
该研究在维度 d 随样本量 n 增长的非独立随机设计下，引入耦合光滑类分别控制边际密度与密度加权可加分量的正则性。通过 Riesz 基构造与兼容界，建立阈值最小二乘估计器，并在已知或未知边际密度下得到匹配的 minimax 上下界。
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