预印本前沿

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1 篇论文

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Shrinkage to Infinity: Reducing Test Error by Inflating the Minimum Norm Interpolator in Linear Models

Jake Freeman首次提交 2025-10-22 · 修订 2026-04-30 · v2arXiv预印本

收缩到无穷：通过放大最小范数插值器降低线性模型检验误差AI 解读

Hastie et al. (2022) found that ridge regularization is essential in high dimensional linear regression $y=β^Tx + ε$ with isotropic co-variates $x\in \mathbb{R}^d$ and $n$ samples at fixed $d/n$ . However, Hastie et al. (2022) also notes that when the co-variates are anisotropic and $β$ is aligned with the top eigenvalues of population covariance, the "situation is qualitatively different." In the present article, we make precise this observation for linear regression with…Hastie et al. (2022) found that ridge regularization is essential in high dimensional linear regression $y=β^Tx + ε$ with isotropic co-variates $x\in \mathbb{R}^d$ and $n$ samples at fixed $d/n$. However, Hastie et al. (2022) also notes that when the co-variates are anisotropic and $β$ is aligned with the top eigenvalues of population covariance, the "situation is qualitatively different." In the present article, we make precise this observation for linear regression with…

正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-13

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