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Kernel dimension reduction in regression

Kenji Fukumizu · Francis R. Bach · Michael I. Jordan刊期 2009-08-01 · 卷 37（4）The Annals of Statistics已编入正刊

回归中的核降维AI 解读

We present a new methodology for sufficient dimension reduction (SDR). Our methodology derives directly from the formulation of SDR in terms of the conditional independence of the covariate X from the response Y, given the projection of X on the central subspace [cf. J. Amer. Statist. Assoc. 86 (1991) 316–342 and Regression Graphics (1998) Wiley]. We show that this conditional independence assertion can be characterized in terms of conditional covariance operators on…

核、筛与局部多项式
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