62J07」カテゴリーアーカイブ

Pseudo-Labeling for Kernel Ridge Regression under Covariate Shift

要約 私たちは、共変量シフトの下でカーネルリッジ回帰に対する原則的なアプローチを … 続きを読む

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Sparse Linear Regression when Noises and Covariates are Heavy-Tailed and Contaminated by Outliers

要約 共変量とノイズが重い尾を持つ分布からサンプリングされた場合に、スパース性の … 続きを読む

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ALMA: a mathematics-driven approach for determining tuning parameters in generalized LASSO problems, with applications to MRI

要約 磁気共鳴画像法 (MRI) は、内部構造の非侵襲的な生体内視覚化に使用され … 続きを読む

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Efficient Sparse Least Absolute Deviation Regression with Differential Privacy

要約 近年、プライバシーを保護する機械学習アルゴリズムは、多くの科学分野での重要 … 続きを読む

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Prediction Risk and Estimation Risk of the Ridgeless Least Squares Estimator under General Assumptions on Regression Errors

要約 近年、最小 $\ell_2$ ノルム (リッジレス) 内挿最小二乗推定量に … 続きを読む

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Interpretation of High-Dimensional Linear Regression: Effects of Nullspace and Regularization Demonstrated on Battery Data

要約 高次元の線形回帰は、多くの科学分野で重要です。 この記事では、化学系または … 続きを読む

カテゴリー: 62J07, 62P99, cs.LG, I.2.6, stat.AP, stat.ME, stat.ML | Interpretation of High-Dimensional Linear Regression: Effects of Nullspace and Regularization Demonstrated on Battery Data はコメントを受け付けていません

Interpretation of High-Dimensional Linear Regression: Effects of Nullspace and Regularization Demonstrated on Battery Data

要約 高次元線形回帰は多くの科学分野で重要である。この論文では、化学的または生物 … 続きを読む

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New Equivalences Between Interpolation and SVMs: Kernels and Structured Features

要約 タイトル:InterpolationとSVMの新しい同等性:カーネルと構造 … 続きを読む

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Deformed semicircle law and concentration of nonlinear random matrices for ultra-wide neural networks

要約 【タイトル】超広帯域ニューラルネットワークにおける非線形ランダム行列の集中 … 続きを読む

カテゴリー: 62J07, 68T07, cs.LG, math.PR, math.ST, stat.ML, stat.TH | Deformed semicircle law and concentration of nonlinear random matrices for ultra-wide neural networks はコメントを受け付けていません

Pseudo-labeling for Kernel Ridge Regression under Covariate Shift

要約 共変量シフト下でのカーネルリッジ回帰への原則的なアプローチを開発および分析 … 続きを読む

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