math.ST」カテゴリーアーカイブ

Support Vector Regression: Risk Quadrangle Framework

要約 この論文では、最適化、リスク管理、統計的推定を結び付ける基本的なリスク四角 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Support Vector Regression: Risk Quadrangle Framework はコメントを受け付けていません

Information-Computation Tradeoffs for Learning Margin Halfspaces with Random Classification Noise

要約 ランダム分類ノイズを使用して $\gamma$-margin 半空間を学習 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Information-Computation Tradeoffs for Learning Margin Halfspaces with Random Classification Noise はコメントを受け付けていません

About the Cost of Global Privacy in Density Estimation

要約 私たちは、リプシッツ空間とソボレフ空間における、グローバルプライバシーの下 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, math.ST, stat.TH | About the Cost of Global Privacy in Density Estimation はコメントを受け付けていません

Necessary and sufficient graphical conditions for optimal adjustment sets in causal graphical models with hidden variables

要約 隠れ変数と条件付き変数を含むグラフィカル モデルの因果効果を推定するための … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.ST, stat.TH | Necessary and sufficient graphical conditions for optimal adjustment sets in causal graphical models with hidden variables はコメントを受け付けていません

Inferring the finest pattern of mutual independence from data

要約 確率変数 $X$ について、その最も精細な相互独立パターン $\mu ( … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | Inferring the finest pattern of mutual independence from data はコメントを受け付けていません

Sharp analysis of EM for learning mixtures of pairwise differences

要約 ペアワイズ比較設計からのランダム サンプルと線形回帰の対称混合を考慮します … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Sharp analysis of EM for learning mixtures of pairwise differences はコメントを受け付けていません

SQ Lower Bounds for Learning Bounded Covariance GMMs

要約 共通の未知の有界共分散行列を使用して、分離されたガウスの混合学習の複雑さを … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | SQ Lower Bounds for Learning Bounded Covariance GMMs はコメントを受け付けていません

On the Validation of Gibbs Algorithms: Training Datasets, Test Datasets and their Aggregation

要約 ギブス アルゴリズム (GA) のトレーニング データへの依存性は、分析的 … 続きを読む

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, math.IT, math.PR, math.ST, stat.TH | On the Validation of Gibbs Algorithms: Training Datasets, Test Datasets and their Aggregation はコメントを受け付けていません

Mean-field Analysis of Generalization Errors

要約 我々は、確率測度空間上の微分積分のレンズを通してアルゴリズムの弱い一般化誤 … 続きを読む

カテゴリー: 46N30, 49N80, 60F99, 62B10, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Mean-field Analysis of Generalization Errors はコメントを受け付けていません

Adversarially robust clustering with optimality guarantees

要約 サブガウス混合から得られるデータ ポイントのクラスタリングの問題を検討しま … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.ST, stat.TH | Adversarially robust clustering with optimality guarantees はコメントを受け付けていません