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Noisy low-rank matrix completion with general sampling distribution

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Date
2014
Lien vers un document non conservé dans cette base
http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00675413
Indexation documentaire
Probabilités et mathématiques appliquées
Subject
high-dimensional sparse model; unknown variance; low rank matrix estimation; matrix completion
Nom de la revue
Bernoulli
Volume
20
Numéro
1
Date de publication
2014
Pages article
1-393
Nom de l'éditeur
Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability
DOI
http://dx.doi.org/10.3150/12-BEJ486
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/8352
Collections
  • CEREMADE : Publications
Métadonnées
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Auteur
Klopp, Olga
Type
Article accepté pour publication ou publié
Résumé en anglais
In the present paper we consider the problem of matrix completion with noise for general sampling schemes. Unlike previous works, in our construction we do not need to know or to evaluate the sampling distribution or the variance of the noise. We propose new nuclear-norm penalized estimators, one of them of the ''square-root'' type. We prove that, up to a logarithmic factor, our estimators achieve optimal rates with respect to the estimation error.

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