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In this work we are interested in the problems of supervised learning and variable se-lection when the input-output dependence is described by a nonlinear function depending on a few variables. Our go...
This paper studies oracle properties of $ell_1$-penalized least squares in nonparametric regression setting with random design. We show that the penalized least squares estimator satisfies sparsity or...

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