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cyzhope

新虫 (初入文坛)

[求助] 求助:由低维线性回归最小化证明高维线性回归最小化

在某种限制条件下,得到f ,例如f=argmin|Y-Hy*f|^2+r*|f|^2
,使得|Y-Hy*f|2 达到最小。
我想证明得到的 f 也能够使得|X-Hx*f|2 达到最小或近似最小。
已知条件:
1、 Y=W*X, Hy=W*Hx
2、 Hx为NxL的矩阵(由L个Nx1维向量组成),W为MxN的高斯型随机矩阵,秩为M,M>>N,且W*Wt=I(t为转置)
PS:在不存在W算子的条件下,以上问题仅仅涉及到由低维向高维(M<
由低维线性回归最小化证明高维线性回归最小化
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