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Topologically penalized regression on manifolds
Olympio Hacquard
,
Krishnakumar Balasubramanian
,
Gilles Blanchard
,
Clément Levrard
,
Wolfgang Polonik
分类:
机器学习
2021-10-26
我们研究了紧凑型歧管M上的回归问题。为了利用数据的基本几何形状和拓扑结构,回归任务是基于歧管的前几个特征函数执行的,该特征是歧管的laplace-beltrami操作员,通过拓扑处罚进行正规化。提出的惩罚基于本征函数或估计功能的子级集的拓扑。显示总体方法可在合成和真实数据集上对各种应用产生有希望的和竞争性能。我们还根据回归函数估计,其预测误差及其平滑度(从拓扑意义上)提供理论保证。综上所述,这些结果支持我们方法在目标函数“拓扑平滑”的情况下的相关性。
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