最近有兴趣的兴趣在教师学生环境中的各种普遍性线性估计问题中的渐近重建性能研究,特别是对于I.I.D标准正常矩阵的案例。在这里,我们超越这些矩阵,并证明了具有具有任意界限频谱的旋转不变数据矩阵的凸遍的线性模型的重建性能的分析公式,严格地确认使用来自统计物理的副本衍生的猜想。该公式包括许多问题,例如压缩感测或稀疏物流分类。通过利用消息通过算法和迭代的统计特性来实现证明,允许表征估计器的渐近实证分布。我们的证据是基于构建Oracle多层向量近似消息传递算法的会聚序列的构建,其中通过检查等效动态系统的稳定性来完成收敛分析。我们说明了我们对主流学习方法的数值示例的要求,例如稀疏的逻辑回归和线性支持矢量分类器,显示中等大小模拟和渐近预测之间的良好一致性。
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