「math.ST」カテゴリーアーカイブ

Debiased Regression for Root-N-Consistent Conditional Mean Estimation

投稿日: 2024年11月19日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、高次元回帰推定量とノンパラメトリック回帰推定量を含む回帰推定 … 続きを読む →

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Interaction Testing in Variation Analysis

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 原因と結果の関係は、科学現象を説明する上で最も重要です。 多くの場合、研究 … 続きを読む →

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Piecewise Linearity of Min-Norm Solution Map of a Nonconvexly Regularized Convex Sparse Model

投稿日: 2024年11月13日 作成者: jarxiv

要約 凸 LASSO モデルの最小 $\ell_2$-norm 解、たとえば $ … 続きを読む →

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Doubly Robust Regression Discontinuity Designs

投稿日: 2024年11月13日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、回帰不連続性 (RD) 設計のための二重ロバスト (DR) … 続きを読む →

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Adaptive Refinement Protocols for Distributed Distribution Estimation under $\ell^p$-Losses

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

要約 $\ell^p$ 損失の下での離散分布の通信制約推定を考えてみましょう。各 … 続きを読む →

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Triple Component Matrix Factorization: Untangling Global, Local, and Noisy Components

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、ノイズの多いデータからの共通および固有の特徴抽出の問題を研究 … 続きを読む →

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Pseudo-Labeling for Kernel Ridge Regression under Covariate Shift

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

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 →

カテゴリー: 62G05, 62J07, cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Pseudo-Labeling for Kernel Ridge Regression under Covariate Shift はコメントを受け付けていません

The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and Reinforcement Learning

投稿日: 2024年11月8日 作成者: jarxiv

要約 この論文は $d$ 次元の確率的近似再帰 $$ \theta_{n+1}= … 続きを読む →

カテゴリー: 60F17, 62L20, 68T05, cs.LG, math.ST, stat.TH | The ODE Method for Asymptotic Statistics in Stochastic Approximation and Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません

Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、逆問題を解くための 2 つのクラスのサンプリング手法、つまり … 続きを読む →

カテゴリー: 62C10, 62F15, 65C05, 65D18, 65K05, 65K10, 68Q25, 68U10, 90C25, cs.CV, eess.IV, math.ST, stat.TH | Sampling Strategies in Bayesian Inversion: A Study of RTO and Langevin Methods はコメントを受け付けていません

Variable Selection in Convex Piecewise Linear Regression

投稿日: 2024年11月5日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、凸区分線形回帰における変数選択の解決策として、疎勾配降下法を … 続きを読む →

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