基于指数加权的群体分析稀疏回归的PAC-Baysian风险界
本文考虑一个具有固定设计和i.i.d.随机误差的高维非参数回归模型。我们提出了一种基于指数加权聚合（EWA）的强大估计方法，该方法在权重上具有群体分析稀疏性提升先验。我们证明了我们的估计器满足一个尖锐的群分析稀疏预言不等式，其余项很小，从而保证了其良好的理论性能。我们还提出了一种前向支持的近端Langevin-Monte-Carlo算法，用于从目标分布（既不平滑也不对数凹）中采样，并推导了其保证。反过来，这使我们能够实现我们的估计器，并在一些数值实验中验证它。
菲奇尔校长
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