Maxisets for model selection

Abstract : We address the statistical issue of determining the maximal spaces (maxisets) where model selection procedures attain a given rate of convergence. By considering first general dictionaries, then orthonormal bases, we characterize these maxisets in terms of approximation spaces. These results are illustrated by classical choices of wavele model collections. For each of them, the maxisets are described in terms of functional spaces. We take a special case of the issue of calculability and measure the induced loss of performance in terms of maxisets.
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Constructive Approximation, Springer Verlag, 2010, 31 (2), pp.195-229. <10.1007/s00365-009-9062-2>
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00634404
Contributeur : Vincent Rivoirard <>
Soumis le : vendredi 21 octobre 2011 - 09:25:26
Dernière modification le : vendredi 28 avril 2017 - 01:00:41
Document(s) archivé(s) le : dimanche 22 janvier 2012 - 02:20:46

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Florent Autin, Erwan Le Pennec, Jean-Michel Loubes, Vincent Rivoirard. Maxisets for model selection. Constructive Approximation, Springer Verlag, 2010, 31 (2), pp.195-229. <10.1007/s00365-009-9062-2>. <hal-00634404>

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