arXiv stat.ML· Andrew Cheng, Bobak T. Kiani, Yue M. Lu, Adityanarayanan Radhakrishnan·· 4 小时前AI 评分12
线性递归特征机（RFM）的精确动力学与有限样本轨迹恢复
Exact Dynamics and Finite-Sample Trajectory Recovery of Linear Recursive Feature Machines
AI 导读
研究将线性 RFM 与迭代重加权最小二乘的联系从插值情形扩展到带噪的岭正则多输出回归，并证明学习到的特征矩阵在每次迭代中都接近无限数据理想值，n 个样本时特征矩阵误差以 O(√(d/n)) 高概率衰减。真实文本与单细胞基因表达数据实验展示了这一线性模型学到的特征。
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