Robust transfer learning for high-dimensional regression with linear constraints

离群值 学习迁移 稳健回归 回归 约束(计算机辅助设计) 线性回归 稳健统计 回归分析 计算机科学 数学 机器学习 数据挖掘 人工智能 统计 几何学
作者
Xuan Chen,Yunquan Song,Yuanfeng Wang
出处
期刊:Journal of Statistical Computation and Simulation [Taylor & Francis]
卷期号:94 (11): 2462-2482
标识
DOI:10.1080/00949655.2024.2338223
摘要

Transfer learning is a method to improve the estimation and prediction accuracy of the target model by transferring the source data when the available data of the target data is relatively few. However, existing transfer learning methods tend to ignore the heterogeneity and heavy-tailedness of high-dimensional data. So we consider the Huber regression, which is robust to thick-tailed distributed data and outliers. Based on the high-dimensional model, this paper adds the constraint conditions of prior information, carries out the research of robust transfer learning and uses Huber regression to estimate the coefficients of the target model. In this paper, we design corresponding transfer learning algorithms for known and unknown transferable sources, and prove the effectiveness of this method through simulation experiments and actual cases.
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