Publication

Consistency of $\ell_1$-Regularized Maximum-Likelihood for Compressive Poisson Regression

Volkan Cevher, Yen-Huan Li
2015
Article de conférence

Résumé

We consider Poisson regression with the canonical link function. This regression model is widely used in regression analysis involving count data; one important application in electrical engineering is transmission tomography. In this paper, we establish the variable selection consistency and estimation consistency of the $\ell_1$ -regularized maximum-likelihood estimator in this regression model, and characterize the asymptotic sample complexity that ensures consistency even under the compressive sensing setting (or the $n \ll p$ setting in high-dimensional statistics).

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/record/205082?ln=fr

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