Oct, 2017

带核方法的多变点检测的新高效算法

PDF
TL;DR本文提出了两种既适用于小规模信号也适用于大规模信号的，基于再生核方法的突变检测算法。新算法在计算时间和内存使用方面具有较高的效率和精度，并且被证明是一种高度灵活的方法，可以用于复杂的生物数据分析。
reproducing kernelschange-point detectioncomputational complexitysignal processingstatistical accuracy
发现论文，激发创造
  • 可扩展核聚类：近似核 k-means

    本文提出了一种基于随机化的近似核 K-means 簇算法，其利用采样点与数据集中所有点之间的核相似性来近似聚类中心，实现了与传统低秩核近似聚类方案相比更好的聚类性能、更短的运行时间和更小的内存需求，最后利用集成聚类技术进一步提高算法性能。

    Feb, 2014

  • 低秩核矩阵近似的尖锐分析

    本文研究了在正定核框架下的监督学习问题，提出了基于随机矩阵列采样的核矩阵低秩近似方法，此方法可以在 sub-quadratic 的时间复杂度内有效解决核矩阵计算问题，同时保持预测性能不变。

    Aug, 2012

  • 具有统计保证的快速随机核方法

    本文章介绍了一种改进基于核方法的机器学习方法运行时间的方法，并提出了一个计算算法，该算法可以用来在不需要生成全核矩阵的情况下，对特征向量矩阵进行采样，并在统计表现和运行时间方面提供了新的保证。

    Nov, 2014

  • 高斯过程回归的多分辨率核逼近

    本文介绍了一种名为 Multiresolution Kernel Approximation (MKA) 的高效内存且适用于小长度尺度的高带宽核逼近算法。

    Aug, 2017

  • 近似比集中更有效？平滑径向核推理的近似观点

    探讨了正定核及其相关重现核希尔伯特空间的逼近性质，包括核算子和矩阵的特征值衰减、特征函数 / 特征向量的性质、核空间中函数的 “傅里叶” 系数以及核的拟合能力等，并给出了限制在离散数据点上的重现核希尔伯特空间球体的胖打散维度的明确界限，讨论了正定核的容量限制及其对梯度下降等算法的影响。

    Jan, 2018

  • 核矩阵近似的分布式自适应采样

    介绍了一种名为 SQUEAK 的基于 RLS 抽样的核逼近算法，可以在线性时间内生成精确的核矩阵近似，并且只需处理数据集一次；同时还提出了一个并行和分布式版本，可在对数时间内线性扩展到多台机器上。

    Mar, 2018

  • 核基学习中的稀疏逼近方法的改进收敛速率

    本文针对核方法的高计算成本问题，提出了 Nyström 方法和稀疏变分高斯过程逼近方法的置信区间，从而改进了模型在回归和优化问题中的性能界限。

    Feb, 2022

  • 通过非参数散度估计在样本集上的核函数

    该论文提出了一种基于核函数的机器学习算法，可以通过对数据集的分组进行处理，采用独立同分布的样本集作为数据点，利用非参数估计器提取核函数特征从而实现多种分类、回归和异常检测等任务。

    Feb, 2012

  • 高性能核机器：隐式分布式优化和随机化

    本文提出了一个基于分布式凸优化和随机化的算法框架和高性能实现，以实现基于核方法的统计模型的海量规模训练，以便有效地利用大数据。

    Sep, 2014

  • 基于再生核希尔伯特空间的普通微分方程系统估计

    提出了一种基于惩罚最大似然的一般方法来估计带噪声的微分方程组的参数，并使用再生核希尔伯特空间方法来将估计问题形式化为易于解决的无约束数值最大化问题，并用合成的数据测试了所提出的方法，并使用基因表达数据估计未观察到的转录因子 CdaR 在 Steptomyes coelicolor 中的作用。

    Nov, 2013