62G08」カテゴリーアーカイブ

Enhancing Visual Interpretability and Explainability in Functional Survival Trees and Forests

要約 機能生存モデルは、機能的または高次元の入力など、複雑な予測因子を使用してイ … 続きを読む

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Optimal Federated Learning for Functional Mean Estimation under Heterogeneous Privacy Constraints

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、データのプライバシーとセキュリ … 続きを読む

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Statistical-Computational Trade-offs for Recursive Adaptive Partitioning Estimators

要約 デシジョン ツリーやそのアンサンブルなどの再帰的適応分割に基づくモデルは、 … 続きを読む

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Conditional regression for the Nonlinear Single-Variable Model

要約 統計的および計算上の次元性の呪いなしに $\mathbb{R}^d$ 上の … 続きを読む

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Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

要約 表現学習は、特にノンパラメトリック手法では困難が多い高次元データのコンテキ … 続きを読む

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The Computational Curse of Big Data for Bayesian Additive Regression Trees: A Hitting Time Analysis

要約 ベイジアン加法回帰ツリー (BART) は、因果推論などでよく使用される人 … 続きを読む

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Sharp Generalization of Transductive Learning: A Transductive Local Rademacher Complexity Approach

要約 私たちは、トランスダクティブ学習法の汎化パフォーマンスを分析し、この分野で … 続きを読む

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Estimating a Function and Its Derivatives Under a Smoothness Condition

要約 n 個の観測値のノイズの多いデータセットから未知の関数 f* とその偏導関 … 続きを読む

カテゴリー: 62G08, 62G20, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Estimating a Function and Its Derivatives Under a Smoothness Condition はコメントを受け付けていません

Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

要約 表現学習は、特にノンパラメトリック手法では困難が多い高次元データのコンテキ … 続きを読む

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Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation, Variable Selection and Beyond

要約 我々は、基礎となる回帰関数とその勾配のノンパラメトリック推定のために、半教 … 続きを読む

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