An Oracle Inequality for Quasi-Bayesian Non-Negative Matrix Factorization

Pierre Alquier 1, 2 Benjamin Guedj 3
3 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
Inria Lille - Nord Europe, LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille, Université de Lille 1, IUT’A
Abstract : The aim of this paper is to provide some theoretical understanding of Bayesian non-negative matrix factorization methods. We derive an oracle inequality for a quasi-Bayesian estimator. This result holds for a very general class of prior distributions and shows how the prior affects the rate of convergence. We illustrate our theoretical results with a short numerical study along with a discussion on existing implementations .
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Mathematical Methods of Statistics, Allerton Press, Springer (link), 2017
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Contributeur : Benjamin Guedj <>
Soumis le : jeudi 25 août 2016 - 13:53:21
Dernière modification le : mercredi 25 avril 2018 - 14:23:16
Document(s) archivé(s) le : samedi 26 novembre 2016 - 13:53:13

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Pierre Alquier, Benjamin Guedj. An Oracle Inequality for Quasi-Bayesian Non-Negative Matrix Factorization. Mathematical Methods of Statistics, Allerton Press, Springer (link), 2017. 〈hal-01251878v3〉

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