「62G08」カテゴリーアーカイブ

Optimal Federated Learning for Functional Mean Estimation under Heterogeneous Privacy Constraints

投稿日: 2025年1月16日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 62C20, 62F30, 62G08, 68P27, cs.LG, math.ST, stat.TH | コメントする

Statistical-Computational Trade-offs for Recursive Adaptive Partitioning Estimators

投稿日: 2024年11月19日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 62G08, 68Q32, cs.DS, cs.LG, G.3, stat.ML | Statistical-Computational Trade-offs for Recursive Adaptive Partitioning Estimators はコメントを受け付けていません

Conditional regression for the Nonlinear Single-Variable Model

投稿日: 2024年11月15日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 62G08, cs.LG, stat.ML | Conditional regression for the Nonlinear Single-Variable Model はコメントを受け付けていません

Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation

投稿日: 2024年8月8日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: (Primary), 62G08, 65K10, cs.AI, cs.LG, I.2.6, math.ST, stat.ME, stat.TH | Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 62G08, 65C40, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | The Computational Curse of Big Data for Bayesian Additive Regression Trees: A Hitting Time Analysis はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2024年5月28日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年5月17日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年3月6日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 62F10, 62G08, 65K10, cs.AI, cs.LG, I.2.6, math.ST, stat.ME, stat.TH | Nonparametric Linear Feature Learning in Regression Through Regularisation はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2024年1月10日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 62G05, 62G08, 65N21, cs.LG, stat.ML | Semi-Supervised Deep Sobolev Regression: Estimation, Variable Selection and Beyond はコメントを受け付けていません

Analysis of the expected $L_2$ error of an over-parametrized deep neural network estimate learned by gradient descent without regularization

投稿日: 2023年11月27日 作成者: jarxiv

要約 最近の結果は、正規化された経験的$L_2$リスクに勾配降下法を適用すること … 続きを読む →

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