Learning the cumulative distribution function (CDF) of an outcome variable
conditional on a set of features remains challenging, especially in
high-dimensional settings. conditional transformation models provide
本文通过提出一种锐利的统计理论，通过采用条件扩散模型进行分布估计，以实现对数据分布平滑性的自适应样本复杂度界限，并与极小 max 求解下界相匹配。通过对条件分数函数的近似结果揭示了理论的关键发展，该结果依赖于一种新型扩散泰勒逼近技术。此外，在求解逆问题和奖励条件样本生成等多种应用中，我们还展示了统计理论的实用性。