Pełnotekstowe zasoby PLDML oraz innych baz dziedzinowych są już dostępne w nowej Bibliotece Nauki.
Zapraszamy na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  convex minimization
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote

Least empirical risk procedures in statistical inference

100%
EN
We consider the empirical risk function $Q_n(α)={1\over n} \sum_{i=1}^n \cdot f(α,Z_i)$ (for iid $Z_i$'s) under the assumption that f(α,z) is convex with respect to α. Asymptotics of the minimum of $Q_n(α)$ is investigated. Tests for linear hypotheses are derived. Our results generalize some of those concerning LAD estimators and related tests.
EN
We propose new projection method for nonsmooth convex minimization problems. We present some method of subgradient selection, which is based on the so called residual selection model and is a generalization of the so called obtuse cone model. We also present numerical results for some test problems and compare these results with some other convex nonsmooth minimization methods. The numerical results show that the presented selection strategies ensure long steps and lead to an essential acceleration of the convergence of projection methods.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.