Skalierbare hochdimensionale multivariate lineare Regression für feature-verteilte Daten
Die vorgeschlagene TSRGA-Algorithmus ermöglicht eine effiziente und skalierbare Anwendung der multivariaten linearen Regression auf feature-verteilte Daten.
Erwartete Größe von Konformal Prediction Sets
Die erwartete Größe von Konformal Prediction Sets wird theoretisch quantifiziert und praktisch geschätzt, um Kunden eine zuverlässige Bewertung zu ermöglichen.
Statistische Effizienz von Distributional Temporal Difference
Die statistische Effizienz von Distributional Temporal Difference-Algorithmen wird analysiert.
Funktionale lineare Regression von kumulativen Verteilungsfunktionen
Schätzung von CDFs mit funktionaler Regression.
Testen der Stationarität und Erkennung von Änderungspunkten im Reinforcement Learning
Entwicklung eines Modells zur Testung der Stationarität des optimalen Q-Werts und Erkennung von Änderungspunkten in nicht-stationären Umgebungen.
Ein vereinheitlichter Rahmen für harte und weiche Clusterbildung mit reguliertem optimalen Transport
Ein vereinheitlichter Ansatz für harte und weiche Clusterbildung mit reguliertem optimalen Transport.
Konsistenz des überwachten Lernens mit fehlenden Werten
Im überwachten Lernen sind konstante Imputationen konsistent, wenn fehlende Werte nicht informativ sind.
Statistische Dispersionkontrolle für gesellschaftliche Anwendungen ohne Verteilungsannahmen
Verantwortliche Maschinenlernen erfordert Kontrolle der statistischen Dispersion.
Nichtparametrisches lineares Merkmalslernen in der Regression durch Regularisierung
Lineares Merkmalslernen mit Regularisierung in der Regression.
Auflösung des Simpson-Paradoxons durch das gemeinsame Ursache-Prinzip
Das Simpson-Paradoxon wird durch das gemeinsame Ursache-Prinzip aufgelöst, indem die Assoziation zwischen Ereignissen über eine gemeinsame Ursache definiert wird.
© 2024 by Linnk AI