High-dimensional stochastic optimization with the generalized Dantzig estimator

Abstract : We propose a generalized version of the Dantzig selector. We show that it satisfies sparsity oracle inequalities in prediction and estimation. We consider then the particular case of high-dimensional linear regression model selection with the Huber loss function. In this case we derive the sup-norm convergence rate and the sign concentration property of the Dantzig estimators under a mutual coherence assumption on the dictionary.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2008
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00338663
Contributeur : Karim Lounici <>
Soumis le : vendredi 14 novembre 2008 - 08:39:27
Dernière modification le : lundi 29 mai 2017 - 14:22:35
Document(s) archivé(s) le : lundi 7 juin 2010 - 21:24:18

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  • HAL Id : hal-00338663, version 1
  • ARXIV : 0811.2281

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Karim Lounici. High-dimensional stochastic optimization with the generalized Dantzig estimator. 2008. <hal-00338663>

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