An efficient algorithm for T-estimation

Nelo Magalhães 1, 2 Yves Rozenholc 1, 3
1 SELECT - Model selection in statistical learning
Inria Saclay - Ile de France, LMO - Laboratoire de Mathématiques d'Orsay, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR
Abstract : We introduce an efficient and exact algorithm, together with a faster but approximate version, which implements with a sub-quadratic complexity the hold-out derived from T-estimation. We study empirically the performance of this hold-out in the context of density estimation considering well-known competitors (hold-out derived from least-squares or Kullback-Leibler divergence, model selection procedures, etc.) and classical problems including histogram or bandwidth selection. Our algorithms are integrated in a companion R-package called Density.T.HoldOut available on the CRAN
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Pré-publication, Document de travail
2014
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Contributeur : Yves Rozenholc <>
Soumis le : jeudi 1 mai 2014 - 21:31:29
Dernière modification le : mardi 10 octobre 2017 - 11:22:04
Document(s) archivé(s) le : jeudi 31 juillet 2014 - 11:00:30

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Nelo Magalhães, Yves Rozenholc. An efficient algorithm for T-estimation. 2014. 〈hal-00986229〉

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