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Oracle high-dimensional $M$ -estimation using smooth reparameterization for sparsityOracle high-dimensional $M$-estimation using smooth reparameterization for sparsity

Yoichi Nishiyama首次提交 2026-09-17 · 修订 2026-09-21 · v2arXiv预印本

利用稀疏性平滑重参数化实现高维M估计的预言性质AI 解读

This paper establishes a unified non-linear regularization framework for high-dimensional $M$ -estimation, encompassing both linear models and Cox's proportional hazards models. Rather than relying on traditional additive non-convex penalties, the proposed paradigm embeds sparsity directly into the transformation for the physical parameter $θ=φ(β)$ using a smooth ( $C^2$ ) component-wise "ReParametrization map for Sparsity (RePS)" $φ$ , and the penalty term is $λ\Vert β\Vert_1$ r…This paper establishes a unified non-linear regularization framework for high-dimensional $M$-estimation, encompassing both linear models and Cox's proportional hazards models. Rather than relying on traditional additive non-convex penalties, the proposed paradigm embeds sparsity directly into the transformation for the physical parameter $θ=φ(β)$ using a smooth ($C^2$) component-wise "ReParametrization map for Sparsity (RePS)" $φ$, and the penalty term is $λ\Vert β\Vert_1$ r…

正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-09

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓

Oracle high-dimensional MMM-estimation using smooth reparameterization for sparsityOracle high-dimensional $M$-estimation using smooth reparameterization for sparsity

Oracle high-dimensional $M$ -estimation using smooth reparameterization for sparsityOracle high-dimensional $M$-estimation using smooth reparameterization for sparsity