「stat.TH」カテゴリーアーカイブ

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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Sample-Efficient Private Learning of Mixtures of Gaussians

投稿日: 2024年11月5日 作成者: jarxiv

要約 近似差分プライバシーを備えたガウス分布の混合学習の問題を研究します。 $k … 続きを読む →

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