A Log-Det Heuristics for Covariance Matrix Estimation: The Analytic Setup

This paper studies a new nonconvex optimization problem aimed at recovering high-dimensional covariance matrices with a low rank plus sparse structure. The objective is composed of a smooth nonconvex loss and a nonsmooth composite penalty. A number of structural analytic properties of the new heuris...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny
Główni autorzy: Enrico Bernardi, Matteo Farnè
Format: Artykuł
Język:English
Wydane: MDPI AG 2022-07-01
Seria:Stats
Hasła przedmiotowe:
Dostęp online:https://www.mdpi.com/2571-905X/5/3/37